Analisis Data Kuantitatif - Teknik Analisis Data

METODE PENELITIAN

J. Teknik Analisis Data

2. Analisis Data Kuantitatif

Data-data kuantitatif diperoleh dalam bentuk hasil uji instrumen, data

pre-test, post-pre-test, N-gain serta skala self-efficacy siswa. Data hasil uji instrumen

diolah dengan software Anates Versi 4.1 untuk memperoleh validitas, reliabilitas, daya pembeda serta derajat kesukaran soal. Sedangkan data hasil pre-test,

post-test, N-gain dan skala sikap self-efficacy siswa diolah dengan bantuan program Microsoft Excel dan software IBM SPSS Versi 21.0 for Windows.

a. Data Hasil Tes Kemampuan Pemecahan Masalah

Hasil tes kemampuan pemecahan masalah matematis digunakan untuk menelaah peningkatan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa yang mendapatkan pembelajaran kooperatif tipe Rotating Trio Exchange (RTE) dengan pendekatan kontekstual dibandingkan dengan pembelajaran konvensional. Selanjutnya dilakukan pengolahan data berdasarkan kategori kemampuan awal matematika tinggi sedang danh pada siswa yang mendapat pembelajaran kooperatif tipe Rotating Trio Exchange (RTE) dengan pendekatan kontekstual.

Data yang diperoleh dari hasil tes kemampuan pemecahan masalah matematis diolah melalui tahapan sebagai berikut:

1) Memberikan skor jawaban siswa sesuai dengan kunci jawaban dan pedoman penskoran yang digunakan.

2) Membuat tabel skor pre-test dan post-test siswa kelas eksperimen dan kelas kontrol.

3) Menentukan skor peningkatan kemampuan pemecahan masalah matematis dengan rumus N-gain ternormalisasi (Hake, 2002) yaitu:

Hasil perhitungan N-gain kemudian diinterpretasikan dengan menggunakan klasifikasi sebagai berikut:

Tabel 3.12

M.Gilar Jatisunda, 2013

Peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Dan Self-Efficacy Siswa SMP Melalui Pembelajaran Kooperatif Tipe Rotating Trio Exchange (RTE) Dengan Pendekatan Kontekstual Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Besarnya N-gain (g) Klasifikasi

g ≥ 0,70 Tinggi

0,30 ≤ g < 0,70 Sedang

g < 0,30 Rendah

4) Melakukan uji normalitas untuk mengetahui kenormalan data skor pre-test,

post-test dan N-gain kemampuan pemecahan masalah matematis

menggunakan uji statistik Shapiro-Wilk. Adapun rumusan hipotesisnya adalah: H₀: Data berdistribusi normal

H1: Data tidak berdistribusi normal Dengan kriteria uji sebagai berikut:

Jika nilai Sig. (p-value) < α (α =0,05), maka H0 ditolak Jika nilai Sig. (p-value) ≥ α (α =0,05), maka H0 diterima.

5) Menguji homogenitas varians skor pre-test, post-test dan N-gain kemampuan pemecahan masalah matematis menggunakan uji Levene. Adapun hipotesis yang akan diuji adalah:

H0: Kedua data bervariansi homogen H1: Kedua data tidak bervariansi homogen Dengan kriteria uji sebagai berikut:

Jika nilai Sig. (p-value) < α (α =0,05), maka H0 ditolak Jika nilai Sig. (p-value) ≥ α (α =0,05), maka H0 diterima.

6) Setelah data memenuhi syarat normal dan homogen, selanjutnya dilakukan uji kesamaan rataan skor pre-test dan uji perbedaan rataan skor post-test dan

N-gain dengan menggunakan uji-t yaitu Independent Sample T-Test.

7) Melakukan uji perbedaan rataan skor N-gain kemampuan pemecahan masalah matematis siswa yang mendapat pembelajaran kooperatif tipe

Rotating Trio Exchange (RTE) dengan pendekatan kontekstual dan

M.Gilar Jatisunda, 2013

matematis siswa (Tinggi Sedang, dan Rendah). Uji statistik yang digunakan adalah uji-t yaitu Independent Sample T-Test untuk masing-masing kategori kemapuan awal matematika pada kelas eksperimen dan kelas kontrol.

8) Melakukan uji perbedaan peningkatan kemampuan pemecahan masalah antara pembelajaran kooperatif tipe Rotating Trio Exchange (RTE) dengan pendekatan kontekstual dan kemampuan awal matematika siswa (Tinggi. Sedang, Rendah) dengan uji analysis of variance (ANOVA) satu jalur dilanjutkan dengan uji LSD (varians homogen) untuk melihat letak perbedaanya.

9) Melakukan uji perbedaan peningkatan kemampuan pemecahan masalah antara pembelajaran kooperatif tipe Rotating Trio Exchange (RTE) dengan pendekatan kontekstual dan pembelajaran konvensional dan kemampuan awal matematika siswa (Tinggi. Sedang, Bawah) dengan uji analysis of

variance (ANOVA) dua jalur dilanjutkan dengan uji Tamhane (varians tidak

homogen) untuk melihat letak perbedaanya.

10) Melakukan uji korelasi untuk mengetahui hubungan antara self-efficacy matematis dan kemampuan pemecahan masalah kelas eksperimen dengan uji korelasi Pearson.

b. Data Skala Self-Efficacy

Penentuan skor skala self-efficacy menggunakan MSI (Method of

Succesive Interval) untuk mengubah data ordinal menjadi data interval. Data skor

skala self-efficacy yang diperoleh diolah melalui tahap-tahap berikut:

1) Hasil jawaban untuk setiap pertanyaan dihitung frekuensi setiap pilihan . 2) Frekuensi yang diperoleh setiap pertanyaan dihitung proporsi setiap

M.Gilar Jatisunda, 2013

3) Berdasarkan proporsi untuk setiap pertanyaan tersebut, dihitung proporsi kumulatif untuk setiap pertanyaan.

4) Kemudian ditentukan nilai batas untuk Z bagi setiap pilihan jawaban dan setiap pertanyaan.

5) Berdasarkan nilai Z, tentukan nilai densitas (kepadatan). Nilai densitas dapat dilihat pada tabel ordinat Y untuk lengkungan normal standar.

6)

Hitung nilai skala/ scale value/ SV untuk setiap pilihan jawaban dengan persamaan sebagai berikut:

7) Langkah selanjutnya yaitu tentukan nilai k, dengan rumus: k= 1 +| |.

8) Langkah terakhir yaitu transformasikan masing-masing nilai pada SV dengan rumus: SV + k.

9) Selanjutnya dilakukan Uji-t dengan independent sample t-test untuk melihat apakah ada perbedaan signifikan self-efficacy matematis siswa yang mendapat pembelajarankooperatif tipeRotating Trio Exchange (RTE) dengan pendekatan kontekstual dan siswa yang mendapat pembelajaran konvensional. Kriteria pengujian adalah terima H0 apabila Asymp. Sig. >

taraf signifikansi (α = 0,05).

Berikut disajikan diagram alur pengolahan data:

a) Alur pengolahan data tes kemampuan pemecahan masalah di tinjau dari keseluruhan siswa Kelas Kontrol Kelas Eksperimen Posttes Pretes N-Gain Data Posttes Pretes N-Gain Data

M.Gilar Jatisunda, 2013

Tidak Normal Normal

Tidak Homogen Homogen

Diagram. 3.2. Alur Pengolahan Data Keseluruhan Siswa

b) Alur pengolahan data tes kemampuan pemecahan masalah di tinjau dari kemampuan awal matematis siswa.

M.Gilar Jatisunda, 2013

Tidak Normal Normal

Tidak Homogen Homogen

Diagram. 3.3. Alur Pengolahan Data Beradasarkan Kemampuan Awal Siswa

(KAM) Kelas Eksperimen N-Gain Data Kelas Eksperimen N-Gain Data Uji Normalitas Uji LSD Kesimpulan Uji Anova Satu Jalur

Uji Mann-Whitney

M.Gilar Jatisunda, 2013

c) Alur pengolahan data tes kemampuan pemecahan masalah di tinjau dari kemampuan awal matematis siswa.

Tidak Normal Normal

Tidak Homogen Homogen

Diagram. 3.4. Alur Pengolahan Data Beradasarkan Kemampuan Awal Siswa

(KAM) Kelas Eksperimen N-Gain Data Kelas Eksperimen N-Gain Data Uji Normalitas Uji LSD Kesimpulan Uji Anova Dua Jalur

Uji Kruskal-Wallis

M.Gilar Jatisunda, 2013

105

M.Gilar Jatisunda, 2013

BAB V

Dalam dokumen PENINGKATAN KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS DAN SELF-EFFICACY SISWA SMP MELALUI PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE ROTATING TRIO EXCHANGE (RTE) DENGAN PENDEKATAN KONTEKSTUAL. (Halaman 54-62)