Analisis Lebih Lanjut

BAB III METODE PENELITIAN

3.8 Teknik Analisis Data

3.8.2 Analisis Lebih Lanjut

3.8.2.1 Uji Persentase Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest I

Uji persentase peningkatan dilakukan untuk mengetahui seberapa besar persentase peningkatan rerata skor pretest ke posttest I dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Berikut merupakan rumus yang digunakan.

Gambar 3. 7 Rumus Persentase Peningkatan Pretest ke Posttest I

Pengujian untuk mengetahui apakah peningkatan tersebut signifikan, digunakan statistik parametrik Paired Samples t-test jika data terdistribusi dengan normal atau statistik non-parametrik Wilcoxon signed rank test jika data terdistribusi dengan tidak normal. Analisis statistik menggunakan SPSS 22 for Windows dengan tingkat kepercayaan 95% untuk uji dua ekor atau Sig. (2-tailed).

Persentase pengaruh = R2 x 100%

Persentase peningkatan = (𝑝𝑜𝑠𝑡𝑡𝑒𝑠𝑡 𝐼 – 𝑝𝑟𝑒𝑡𝑒𝑠𝑡)

50 Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut.

Hnull : tidak ada perbedaan yang signifikan antara rerata skor pretest – posttest I pada kelompok eksperimen dan kelompok kontrol.

Hi : ada perbedaan yang signifikan antara rerata skor pretest – posttest II pada kelompok eksperimen dan kelompok kontrol.

Kriteria yang digunakan untuk mengetahui peningkatan adalah sebagai berikut. a. Jika harga p < 0,05, maka Hnull ditolak dan Hi diterima, artinya jika rerata

posttest I > pretest, terdapat peningkatan skor yang signifikan dari pretest ke posttest I.

b. Jika harga p > 0,05, maka Hnull diterima dan Hi ditolak, artinya jika rerata posttest I > pretest, terdapat peningkatan skor yang tidak signifikan dari pretest ke posttest I.

Perhitungan persentase peningkatan rerata pretest ke posttest I menggunakan data skor pretest dan posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Persentase selisih rerata skor pretest ke posttest I (gain score) dihitung dengan rumus sebagai berikut.

Gambar 3. 8 Rumus Gain Score

Frekuensi gain score yang diambil kurang dari 50% dari skor tertinggi selisih pretest - posttest I kedua kelompok. Grafik poligon pada gain score menunjukkan perbandingan yang tepat pada rerata antara kelompok ekperimen dan kelompok kontrol (Fraenkel, Wallen, & Hyun, 2012: 250-251).

3.8.2.2 Uji Besar Efek Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest I

Uji statistik ini dimaksudkan untuk mengetahui berapa besar efek peningkatan dari pretest ke posttest I baik pada kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen. Rumus yang digunakan kurang lebih sama dengan rumus korelasi Pearson pada bagian sebelumnya dengan sedikit modifikasi.

Jika distribusi data normal, maka digunakan rumus korelasi Pearson berikut ini (Field, 2009: 332).

Gain score = 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖

51

Gambar 3. 9 Rumus Besar Efek Peningkatan untuk Data Normal

Keterangan:

r : korelasi Pearson yang digunakan untuk mengukur besar pengaruh (effect size) t : harga uji t (dari output SPSS Paired Samples t test)

df : harga derajat kebebasan (degree of freedom) yaitu (n-1).

Jika distribusi data tidak normal, maka digunakan rumus korelasi Pearson berikut ini (Field, 2009: 550).

Gambar 3. 10 Rumus Besar Efek Peningkatan untuk Data Tidak Normal

Keterangan:

r : korelasi Pearson yang digunakan untuk mengukur besar pengaruh (effect size) Z : skor Z (dari output SPSS Wilcoxon signed rank test)

N : 2 x jumlah responden dalam 1 kelompok yang sama.

Untuk mengubah harga r menjadi persen, digunakan koefisien determinasi (R²) dikalikan 100% (Field, 2009: 179).

Gambar 3. 11 Rumus Persentase Besar Pengaruh

3.8.2.3 Uji Korelasi Rerata Pretest dan Posttest I

Uji statistik ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah ada bias regresi statistik yang bisa mengancam validitas internal penelitian (Fraenkel, Wallen, & Hyun, 2012: 283). Ancaman terhadap validitas internal penelitian berupa bias regresi statistik yaitu kecenderungan umum bahwa siswa dengan hasil skor pretest yang sangat tinggi (mencapai skor tertinggi dalam skala pengukuran) biasanya memperoleh skor posttest lebih rendah dan sebaliknya hasil pretest yang sangat

52 rendah (mencapai skor terendah dalam skala pengukuran) biasanya memperoleh skor posttest lebih tinggi. Skor yang rendah pada pretest akan cenderung naik mendekati mean pada posttest dan skor yang tinggi pada pretest akan cenderung turun mendekati mean. Jika perubahan yang terjadi pada posttest diklaim melulu sebagai hasil treatment penelitian, kesimpulan tersebut bisa diragukan karena hasil pretest dan posttest belum tentu memiliki korelasi yang sempurna (Johnson & Christensen, 2008: 263). Uji korelasi rerata pretest dan posttest I menggunakan rumus bivariate correlations. Jika data berdistribusi normal, maka digunakan rumus bivariate correlations yaitu Pearson’s correlation coefficients, sedangkan jika data berdistribusi tidak normal, maka digunakan rumus bivariate correlations yaituSpearman’s correlation coefficients (Field, 2009: 177-179). Korelasi positif, artinya semakin tinggi skor pretest maka semakin tinggi pula skor posttest I. Korelasi negatif, artinya semakin tinggi skor pretest maka semakin rendah skor posttest I. Korelasi negatif merupakan ancaman terhadap validitas internal penelitian berupa regresi statistik. Kondisi dapat dikatakan ideal jika korelasinya positif. Signifikan berarti hasil korelasi tersebut dapat digeneralisasikan pada populasi. Berikut hipotesis statistik uji korelasi rerata pretest dan posttest I.

Hnull : Tidak ada perbedaan hasil korelasi pretest dan posttest I dengan P dan Q (atau P = Q).

Hi : Ada perbedaan hasil korelasi pretest dan posttest I dengan P dan Q (atau P

≠ Q). Keterangan:

P : jika harga p < 0,05 Q: jika r negatif

Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah sebagai berikut.

a. Jika hasilnya P dan Q, Hnull diterima. Berarti ancaman terhadap validitas internal penelitian berupa regresi statistik tidak bisa dikendalikan dengan baik.

b. Jika hasilnya bukan P dan Q, Hnull ditolak. Berarti ancaman terhadap validitas internal penelitian berupa regresi statistik bisa dikendalikan dengan baik.

53 Uji korelasi rerata pretest dan posttest I menggunakan data skor pretest dan posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

3.8.2.4 Uji Retensi Pengaruh Perlakuan Posttest I ke Posttest II

Uji retensi pengaruh perlakuan posttest I ke posttest II dilakukan untuk melihat apakah masih ada pengaruh perlakuan beberapa waktu setelah posttest I dengan dilakukan posttest II. Posttest II dilakukan untuk memastikan yang lebih akurat kekuatan pengaruh perlakuan (Krathwohl, 2004: 546). Uji menggunakan statistik parametrik Paired Samples t-test untuk data terdistribusi normal, sedangkan statistik non-parametrik Wilcoxon Signed-rank test untuk data terdistribusi tidak normal (Field, 2009: 345). Berikut hipotesis statistik uji retensi pengaruh perlakuan dilakukan.

Hi : Ada perbedaan skor yang signifikan dari posttest II ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

Hnull : Tidak ada perbedaan skor yang signifikan dari posttest II ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

Kriteria untuk mengambil keputusan (Field, 2009: 53 & Santoso, 2015: 396) sebagai berikut.

a. Jika harga p < 0,05 maka Hnull ditolak dan Hi diterima, artinya ada perbedaan skor yang signifikan dari posttest II ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Dengan kata lain, ada penurunan skor yang signifikan dari posttest II ke posttest I.

b. Jika harga p > 0,05 maka Hnull diterima dan Hi ditolak, artinya tidak ada ada perbedaan skor yang signifikan dari posttest II ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Dengan kata lain, tidak ada penurunan skor yang signifikan dari posttest II ke posttest I.

Berikut rumus perhitungan persentase penurunan skor posttest II ke posttest I.

Gambar 3. 12 Rumus Persentase Uji Retensi Persentase peningkatan = (𝑝𝑜𝑠𝑡𝑡𝑒𝑠𝑡 𝐼𝐼– 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑡𝑒𝑠𝑡 𝐼)

54 Uji retensi pengaruh perlakuan dan persentase penurunan skor, menggunakan data skor posttest I dan posttest II pada kedua kelompok.

3.8.2.5 Uji Retensi Pengaruh Perlakuan Pretest ke Posttest II

Uji retensi pengaruh perlakuan pretest ke posttest II dilakukan untuk melihat apakah masih ada pengaruh perlakuan setelah pretest, treatment, dan posttest I dengan dilakukan posttest II. Uji menggunakan statistik parametrik Paired Samples t-test untuk data terdistribusi normal, sedangkan statistik nonparametrik Wilcoxon Signed-rank test untuk data terdistribusi tidak normal (Field, 2009: 345). Berikut hipotesis statistik uji retensi pengaruh perlakuan dilakukan.

Hi : Ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest II pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

Hnull : Tidak ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest II pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

Kriteria untuk mengambil keputusan (Field, 2009: 53 & Santoso, 2015: 396) sebagai berikut.

a. Jika harga p < 0,05 maka Hnull ditolak dan Hi diterima, artinya ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest II pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

b. Jika harga p > 0,05 maka Hnull diterima dan Hi ditolak, artinya tidak ada ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest II pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.

Uji retensi pengaruh perlakuan dan persentase penurunan skor, menggunakan data skor pretest dan posttest II pada kedua kelompok.