BAB III METODE PENELITIAN
4.2 Analisis
4.2.1 Analisis Data Hasil Belajar
Data yang diperoleh dari pretest dan posttest untuk hasil belajar pada kelas kontrol dan kelas eksperimen dianalisis dengan uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan program komputer IBM SPSS 20 for windows. Uji normalitas tersebut untuk menentukan jenis uji statistik yang akan digunakan dalam analisis data responden dengan berdasarkan kriteria berikut:
a) Jika nilai signifikansi atau harga sig (2-tailed)>0,05, berdistribusi data dikatakan normal.
b) Jika nilai signifikasi atau harga sig (2-tailed)≤ 0,05, berdistribusi data dikatakan tidak normal.
Berdasarkan kriteria di atas diperoleh data seperti pada tabel dibawah ini : Tabel 4.10 Hasil Uji Normalitas Tes Hasil Belajar
No Aspek Nilai Signifikansi Keterangan
1 Rerata skor Prestest kelas kontrol 0,288 Berdistribusi normal 2 Rerata skor Posttest kelas kontrol 0,130 Berdistribusi normal 3 Rerata skor Pretest kelas eksperimen 0,678 Berdistribusi normal 4 Rerata skor Posttest kelas eksperimen 0,515 Berdistribusi normal
Dari analisis statistik di atas, aspek pretest kelas kontrol, dan posttest kelas kontrol memiliki distribusi data normal karena harga sig (2-tailed) pretest kelas kontrol berada di atas 0,05 yaitu sebesar 0,288 dan harga sig. (2-tailed) posttest kelas kontrol yaitu 0,130. Pada kelas eksperimen memiliki distribusi data yang normal pada pretest maupun posttest. Harga sig. (2-tailed) pada pretest menunjukkan berada di atas 0,05 yaitu 0,678 dan data posttest memiliki harga sig. (2-tailed) berada di atas 0,05 yaitu 0,515. Harga sig. (2-tailed) pretest dan posttest kelompok kontrol dan harga sig. (2-tailed) pretest dan posttest kelas eksperimen menunjukkan keadaan yang normal sehingga hasil belajar pada kedua kelompok akan dianalisis dengan menggunakan statistik parametrik t-test.
2) Uji Homogenitas
Langkah selanjutnya yang dilakukan setelah mengetahui normalitas data pretest dan posttest dari masing-masing kelas yaitu melakukan uji homogenitas. Uji homogenitas ini merupakan uji prasyarat yang harus dilakukan sebelum melakukan uji statistik. Kriteria yang digunakan untuk untuk menguji homogenitas adalah apabila nilai sig. (2-tailed) > 0.05 maka tidak perbedaan data dari kelas eksperimen dan kelas kontrol. Namun apabila nilai sig. (2-tailed) < 0.05 maka terdapat perbedaan yang signifikan antara kelas eksperimen dan kelas kontrol.
Hnull : varians tidak homogen H1 : varians homogen
Tabel 4.11 Hasil Uji Homogenitas
Lavene’s Test Sig. (2-tailed) Analisis Keterangan Pretest 0,124 0,726 Sig > 0.05 Homogen Post test 3,666 0,060 Sig > 0.05 Homogen
Dari perhitungan Lavene’s Test di atas, nilai signifikansi dari data pretest dan posttest adalah > 0.05 yaitu 0,726 dan 0,060 sehingga semua data dinyatakan homogen. Dengan kata lain Hnull ditolak dan H1 diterima.
Uji normalitas dan uji homogenitas telah dilakukan dan hasilnya semua data berdistribusi normal dan homogen, sehingga aspek-aspek tersebut akan dianalisis dengan menggunakan statistik parametrik. Dalam Statistik Uji Homogenitas digunakan untuk mengetahui varian dari beberapa populasi sama atau tidak. Uji ini dilakukan sebagai prasyarat dalam analisis Independent Sampel T Test dan Anova.
3) Uji perbedaan rata-rata pretest
Perbandingan rata-rata pretest kelas eksperimen dan kelas kontrol digunakan untuk mengetahui apakah ada perbedaan atau tidak dari kedua rata-rata tersebut. Jika tidak ada perbedaan, maka rata-rata pretest dari kedua sampel ini bias dilakukan perbandingan karena mempunyai titik pijak yang sama. Analisis statistik yang digunakan adalah statistik parametrik Independent Sample t-test. Analisis tersebut dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95%. Kedua rata-rata pretest dikatakan tidak ada perbedaan apabila nilai sig. (2-tailed) > 0.05. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut:
Hnull : Tidak ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata pretest kelas eksperimen dan kelas kontrol.
H1 : Ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata pretest kelas eksperimen dan kelas kontrol.
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah jika sig. (2-tailed) > 0,05 artinya Hnull diterima dan Hi ditolak atau tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata pretest kelas eksperimen dan kelas kontrol.
Tabel 4.12 Hasil Perbandingan Rata-rata Pretest
Df sig. (2-tailed) Analisis Keterangan
58 0,702 Sig. > 0.05 Tidak terdapat perbedaan
Dari tabel di atas, nilai sig. (2-tailed) > 0,05 yaitu 0,702 jadi Hnull diterima dan H1 ditolak atau tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata pretest kelas eksperimen dan kelas kontrol.
4) Perbedaan Skor Pretest ke Posttest
Langkah selanjutnya dilakukan untuk melihat ada atau tidak adanya kenaikan skor yang signifikan antara skor pretest ke posttest baik pada kelas k kontrol maupun kelas eksperimen. Dari uji perbedaan skor pretest ke posttest akan diperlihatkan persentase kenaikan masing-masing kelas. Uji perbandingan ini berkaitan dengan uji normalitas. Pada kelas kontrol dan kelompok eksperimen harga sig.(2-tailed) pada pretest dan posttest > 0,05 sehingga data tersebut dikatakan normal, sehingga Analisis statistik yang digunakan untuk data normal adalah statistik parametrik paired t-test dengan tingkat kepercayaan 95%. Analisis data pada kedua kelas tersebut menggunakan hipotesis statistik sebagai berikut : Hnull : Tidak ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest dan posttest. H1 : Ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest dan posttest.
Dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jika harga sig.(2-tailed) ≤ 0,05, Hnull ditolak dan H1 diterima. Artinya ada perbedaan yang signifikan antara pretest dan posttest.
2. Jika harga sig.(2-tailed) > 0,05, Hnull diterima dan H1 ditolak. Artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara pretest dan posttest.
Hasil analisis data perbandingan pretest ke posttest kelas kontrol dan kelas eksperimen dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.13 Hasil perbandingan Skor Pretest ke Posttest
Kelas Df Sig. (2-tailed) Analisis Keterangan
Eksperimen 29 0,000 Sig. ≤ 0,05 Terdapat perbedaan
Kontrol 29 0,000 Sig. ≤ 0,05 Terdapat perbedaan
Tabel di atas menunjukkan bahwa hasil belajar pada kelas kontrol maupun kelas ekperimen terdapat kenaikan yang signifikan pada pretest ke posttest. Hal itu ditunjukkan dengan harga sig.(2-tailed) pada kelas eksperimen menunjukkan bahwa harga sig.(2-tailed) ≤0,05 yaitu 0,000. Maka Hnull ditolak dan H1 diterima artinya ada perbedaan yang signifikan antara hasil data pretest dan posttest. Dengan kata lain ada kenaikan yang signifikan yang terjadi antara data pretest ke posttest pada kelas kontrol dan eksperimen.
5) Perbandingan Posttest
Langkah terakhir yang dilakukan untuk melihat ada atau tidak ada perbedaan yang signifikan antara skor posttest dari kelas kontrol dan kelas eksperimen. Analisis statistik yang digunakan adalah Analisis statistik yang digunakan dalam uji perbandingan pada kemampuan mengingat adalah statistik parametrik independent samples t-test dengan tingkat kepercayaan 95% karena data posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen memiliki distribusi normal dengan harga sig.(2-tailed) >0,05. Analisis data yang digunakan menggunakan hipotesis statitik sebagai berikut :
Hnull : Tidak ada perbedaan yang signifikan antara skor posttest kelas kontrol dan kelas eksperimen.
H1 : Ada perbedaan yang signifikan antara skor posttest kelas kontrol dan kelas eksperimen.
Dengan kriteria sebagai berikut :
1. Jika harga sig.(2-tailed) ≤ 0,05, Hnull ditolak dan H1 diterima. Artinya ada perbedaan yang signifikan antara posttest kelas kontrol dan kelas eksperimen. Dengan kata lain pendekatan PMRI berpengaruh secara signifikan terhadap hasil belajar.
2. Jika harga sig.(2-tailed) >0,05, Hnull diterima dan H1 ditolak. Artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara posttest kelas kontrol dan kelas eksperimen. Dengan kata lain pendekatan PMRI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil belajar.
Analisis perbedaan ini dilakukan untuk mengetahui penggunaan pendekatan PMRI berpengaruh atau tidak secara signifikan terhadap hasil belajar. Hasil analisis perbandingan posttest antara kelas kontrol dan kelas eksperimen yang dilakukan akan digunakan sebagai titik pijak dalam menarik kesimpulan yang berkaitan dengan hipotesis sehingga mengetahui apakah hasil penelitian menolak hipotesis penelitian.
Hasil analisis statistik perbandingan posttest kelas kontrol dengan kelas eksperimen dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.14 Perbandingan Skor Posttest
Hasil Posttest Signifikansi Keterangan
kelas kontrol dan kelas eksperimen 0,000 Berbeda
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa hasil analisis statistik signifikansi data harga sig.(2-tailed) ≤ 0,05 yaitu 0,000. Sehingga Hi diterima maka Hnull ditolak dengan kata lain pendekatan PMRI berpengaruh secara signifikan terhadap hasil belajar.
Untuk mengetahui keefektifan pembelajaran matematika dengan pendekatan PMRI menggunakan harga sig.(1-tailed). Hipotesis statistik yang digunakan adalah:
Hnull : rata-rata posttest kelas eksperimen kurang dari atau sama dengan rata-rata posttest kelas kontrol
H1 : rata-rata posttest kelas eksperimen lebih dari rata-rata posttest kelas kontrol
ttest > ttabel maka, µE > µK sehingga Hnull ditolak dan H1 diterima
Keterangan: µE adalah rata-rata skor posttest kelas eksperimen, sedangkan µK adalah rata-rata skor posttest kelas kontrol. Berikut ini merupakan tabel perbandingan rata-rata ttest.
Tabel 4.15 Hasil perbandingan rata-rata t-test
Hasil Posttest df t-test t-tabel Keputusan
kelas kontrol dan kelas
eksperimen 58 18,258 1,6716
t-test > t-tabel µE > µK
Dilihat dari tabel di atas diperoleh keputusan bahwa t-test > t-tabel dan µE > µK sehingga dapat disimpulkan bahwa Hnull ditolak dan H1 diterima berarti bahwa rata-rata posttest kelas k eksperimen lebih dari rata-rata kelas kontrol.
Selain diperoleh dari uji statistik, data hasil belajar siswa juga diperoleh melalui KKM yang dilakukan dengan mengacu standar KKM yang telah ditetapkan sekolah pada mata pelajaran matematika siswa kelas IV SD N 1 Kebondalem Lor yaitu bernilai 60. Kriteria yang digunakan dalam teknik ini adalah
1. Jika nilai postest ≥ 60, maka siswa dinyatakan tuntas KKM 2. Jika nilai postest < 60, maka siswa dinyatakan tidak tuntas KKM
Tabel 4.16 Rata-rata Posttest Kelas Kontrol No.
Resp Rata-rata Keputusan
1 5.5 Tidak tuntas 2 5.25 Tidak tuntas 3 4.75 Tidak tuntas 4 5 Tidak tuntas 5 4 Tidak tuntas 6 4.25 Tidak tuntas 7 5 Tidak tuntas 8 4 Tidak tuntas 9 4.75 Tidak tuntas 10 4 Tidak tuntas 11 4.5 Tidak tuntas 12 4 Tidak tuntas 13 4.75 Tidak tuntas 14 4 Tidak tuntas 15 4.5 Tidak tuntas 16 3.75 Tidak tuntas 17 4 Tidak tuntas 18 3.75 Tidak tuntas 19 4 Tidak tuntas 20 4.25 Tidak tuntas
21 3.75 Tidak tuntas 22 5 Tidak tuntas 23 4.5 Tidak tuntas 24 5.25 Tidak tuntas 25 4.5 Tidak tuntas 26 3.75 Tidak tuntas 27 4.75 Tidak tuntas 28 4.25 Tidak tuntas 29 4 Tidak tuntas 30 4 Tidak tuntas
Tabel 4.17 Rata-rata Posttest Kelas Eksperimen No.
Resp Rata-rata Keputusan
1 7.25 Tuntas 2 6.25 Tuntas 3 7 Tuntas 4 8.75 Tuntas 5 6.5 Tuntas 6 7.5 Tuntas 7 6.5 Tuntas 8 7.25 Tuntas 9 7 Tuntas 10 8.75 Tuntas 11 6.25 Tuntas 12 7 Tuntas 13 8.5 Tuntas 14 7 Tuntas 15 6.25 Tuntas 16 7 Tuntas 17 7.75 Tuntas 18 7.25 Tuntas 19 8.75 Tuntas 20 8.25 Tuntas 21 7.75 Tuntas 22 7.25 Tuntas 23 8.5 Tuntas 24 7.5 Tuntas 25 8.5 Tuntas 26 8.25 Tuntas 27 7.5 Tuntas 28 7.25 Tuntas 29 7.25 Tuntas 30 7.5 Tuntas
Berikut adalah cara mengolah persentase nilai posttest siswa yang lulus KKM:
Dari rumus tersebut diperoleh hasil presentase tuntas KKM dari kelas kontrol ada 0% siswa dan dari kelas eksperimen ada 100%. Hal tersebut menunjukkan bahwa penggunaan pendekatan PMRI sangat efektif digunakan pada pembelajaran matematika materi bangun ruang kelas IV di SD N 1 Kebondalem Lor.
Berikut ini merupakan diagram lingkaran yang menunjukkan presentase tuntas KKM dari kelas kontrol dan kelas eksperimen.
Gambar 4.1 Presentase KKM di Kelas Kontrol
Gambar 4.2 Presentase KKM di Kelas Eksperimen
100% 0%