BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
D. Pembahasan Hasil Penelitian
1. Hipotesis Pertama
0,70 – 1,00 : Excellent (baik sekali)
Bertanda negatif : Jelek sekali
(Anas Sudijono, 2008 : 389)
Hasil uji daya pembeda soal instrumen penilaian kognitif yang dilakukan
terangkum dalam Tabel 6.
Tabel 6. Rangkuman Hasil Uji Daya Pembeda Soal Instrumen Penilaian Kognitif
dan Kemampuan Awal
Variabel Jumlah
Soal
Kriteria
Jelek Sedang Baik Baik Sekali Jelek Sekali
Soal-soal
kognitif 35 6 24 2 - 3
Soal-soal
kemampuan
awal
35 9 11 9 2 4
E. Teknik Analisis Data
1. Uji Prasyarat Analisis
Sehubungan dengan adanya persyaratan yang harus dipenuhi maka dilakukan
uji prasyarat analisis sebelum uji hipotesis. Uji prasyarat yang digunakan adalah uji
normalitas, uji homogenitas, dan uji keseimbangan.
a. Uji Normalitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah sampel dalam penelitian ini
berdistribusi populasi normal atau tidak. Dalam penelitian ini digunakan metode
Liliefors untuk menentukan normalitasnya. Pada metode Liliefors, setiap data
diubah menjadi simpangan baku. Untuk menguji normalitas dengan metode ini
digunakan prosedur berikut :
1) Hipotesis
H0 : sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal
H
1: sampel tidak berasal dari polulasi yang berdistribusi normal
2) Taraf Signifikansi (α) = 0,05
commit to user
3) Statistik Uji
L = maks |F(z
i) – S(z
i)|
Dengan F(zi) = P(Z ≤ zi);
Z ~ N (0,1);
S(zi) : proporsi cacah z ≤ zi terhadap seluruh zi
z
i: skor standar
z ,
X :nilai rata-rata dan s : standar deviasi
4) Daerah Kritik (DK)
DK = {L | L > L
α; n}dengan n adalah ukuran sampel
5) Keputusan Uji
H
0ditolak jika L
hitung ∈DK atau H
0diterima jika L
hitung∉ DK
6) Kesimpulan
a) Sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal jika H0 diterima.
b) Sampel tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal jika H0
ditolak.
(Budiyono, 2004 : 170-171)
b. Uji Homogenitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah sampel-sampel berasal dari
populasi sama atau tidak. Salah satu uji homogenitas adalah uji Barlett dengan
rumus :
χ ,c f log RKG f
jlogs
jLangkah-langkah pengujian homogenitas dengan uji Barlett adalah sebagai
berikut :
1) Menentukan hipotesis
H
0: semua variansi populasi homogen = σ1
2= σ2
2= σ3
2= … = σk
2H
1: variansi populasi tidak homogen = σ1
2≠σ2
2≠σ3
2≠ … ≠σk
2commit to user
46
2) Statistik Uji
,
c f log RKG f
jlogs
jDengan
c ∑
RKG = rataan kuadrat galat =
∑ ∑SS
jX
j ∑X
jn
jn
js
jS
jSS
jn
jfj = nj – 1 dan k : banyaknya polulasi
3) Taraf signifikansi 5%
4) Daerah kritik
DK = {χ
2| χ
2≥χ
2 α; k-1}5) Kriteria uji
H
0diterima apabila
χ 2∈ DK, yang berarti sampel homogen atau H
0ditolak
apabila
χ 2∉ DK.
(Budiyono, 2004 : 175 – 178)
2. Uji Keseimbangan
Uji keseimbangan bertujuan untuk menguji kesetaraan antara dua sampel
atau lebih dalam penelitian. Dalam penelitian ini untuk menguji keseimbangan
sampel digunakan anava satu jalan dengan sel tak sama karena sampel yang akan
diuji lebih dari dua. Model dari analisis variansi satu jalan dengan sel tak sama
adalah sebagai berikut :
X
ijµ
jε
ijdimana :
Xij : data amatan ke-i pada perlakuan ke-j
µ : rerata dari seluruh data (rerata besar)
commit to user
αj = µ
j– µ : efek perlakuan ke-j pada variabel terikat
εij : deviasi data X
ijterhadap rataan populasinya (µ
ij) yang berdistribusi normal
dengan rataan 0.
i : 1, 2, 3, …. , n
jj : 1, 2, 3, …. , k
k : cacah populasi (cacah perlakuan, cacah klasifikasi)
(Budiyono, 2004 : 196)
Prosedur dalam pengujian menggunakan analisis variansi satu jalan yaitu :
1) Hipotesis
H0 : µ1 = µ2 = µ3 = …. = µk
H1 : µ1 ≠µ2 ≠µ3≠ …. ≠ µk , paling sedikit ada satu µj yang tidak nol
Hipotesis di atas ekuivalen dengan hipotesis berikut ini :
H0 : tidak terdapat perbedaan rata-rata pretes antara kelas NHT
dilengkapi modul, kelas TPS dilengkapi LKS, dan kelas kontrol.
H1 : ada perbedaan rata-rata pretes antara kelas NHT
dilengkapi modul, kelas TPS dilengkapi LKS, dan kelas kontrol.
2) Komputasi
a) Besaran-Besaran
(1)
(2)
∑ X
,(3) =
∑
b) Jumlah Kuadrat
JKA = (3) – (1)
JKG = (2) – (3)
JKT = (2) – (1)
c) Derajat Kebebasan
dkA = k – 1
commit to user
48
dkG = N – k
dkT = N – 1
d) Rataan Kuadrat
RKA RKG
3) Statistik Uji
Fobs =
4) Daerah Kritik
DK = {F | F > F
α; k-1, N-k}5) Keputusan Uji
H0 ditolak apabila Fobs ∈
DK atau H0 diterima apabila Fobs∉ DK
6) Rangkuman Analisis
Rangkuman analisis variansi satu arah sel tak sama ditunjukkan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Rangkuman Analisis Variansi Satu Jalan Sel Tak Sama
Sumber JK dK RK F
obsF
αPerlakuan JKA k – 1 RKA Fa F
*Galat JKG N – k RKG - -
Total JKT N – 1 - - -
Keterangan F
α: nilai F yang diperoleh dari tabel.
(Budiyono, 2004 : 197-198)
3. Pengujian Hipotesis
Untuk pengujian hipotesis digunakan analisis variansi dua jalan dengan sel tak
sama, yang digunakan menguji signifikansi perbedaan pengaruh dua faktor A dan B
serta interaksi AB terhadap variabel terikat. Model dari analisis variansi dua jalan
dengan sel tak sama adalah sebagai berikut :
X
ijkµ
i j ijε
ijkdimana :
commit to user
µ : rerata dari seluruh dara amatan
αi = µ
i– µ : efek baris ke-i pada variabel terikat
βi = µ
j– µ : efek kolom ke-j pada variabel terikat
(αβ)
ij= µ
j– (µ + αi + βi) : kombinasi efek baris ke-i dan kolom ke-j pada variabel
terikat
εijk : deviasi data amatan terhadap rataan populasi (µ
ij) yang berdistribusi normal
dengan rataan 0. Deviasi amatan rataan populasi juga disebut galat (error).
i : 1, 2, 3, …. , p ; p : banyaknya baris
j : 1, 2, 3, …. , q ; q : banyaknya kolom
k : 1, 2, 3, …. , nij ; nij : banyaknya data amatan pada sel ij.
(Budiyono, 2004 : 207)
Prosedur dalam pengujian menggunakan analisis variansi dua jalan yaitu :
a. Hipotesis
1) H0A : αi = 0 untuk setiap i = 1, 2, 3, …, p
H1A : paling sedikit ada satu αi yang tidak nol
2) H0B : βi = 0 untuk setiap j = 1, 2, 3, …, q
H1B : paling sedikit ada satu βi yang tidak nol
3) H0AB : (αβij) = 0 untuk setiap i = 1, 2, 3, …, p dan j = 1, 2, 3, …, q
H1AB : paling sedikit ada satu (αβij) yang tidak nol
Ketiga pasangan hipotesis di atas ekuivalen dengan tiga pasang hipotesis berikut
ini :
1) H
0A: tidak ada perbedaan pengaruh antara pembelajaran dengan metode NHT
dilengkapi modul, metode TPS dilengkapi LKS, dan metode ceramah
terhadap prestasi belajar siswa.
H
1A: ada perbedaan pengaruh antara pembelajaran dengan metode NHT
dilengkapi modul, metode TPS dilengkapi LKS, dan metode ceramah
terhadap prestasi belajar siswa.
2) H
0B: tidak ada perbedaan pengaruh antara kemampuan awal tinggi dan
kemampuan awal rendah terhadap prestasi belajar siswa.
commit to user
50
H
1B: ada perbedaan pengaruh antara kemampuan awal tinggi dan kemampuan
awal rendah terhadap prestasi belajar siswa.
3) H
0AB: tidak ada interaksi metode pembelajaran dan kemampuan awal
terhadap prestasi belajar siswa.
H
1AB: ada interaksi metode pembelajaran dan kemampuan awal terhadap
prestasi belajar siswa.
b. Komputasi
Notasi dan tata letak data ditunjukkan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Notasi dan Tata Letak Data
B
A B
1B
2A
1AB11 AB12
A
2AB
21AB
22A
3AB31 AB32
Sel AB
ijmemuat : X
ij1; X
ij2; X
ij3; …; X
ijnDimana :
A
1: pembelajaran dengan metode NHT dilengkapi modul
A2 : pembelajaran dengan metode TPS dilengkapi LKS
A3 : pembelajaran dengan metode yang biasa digunakan (metode ceramah).
B1 : kemampuan awal tinggi
B2 : kemampuan awal rendah
Notasi-notasi :
nij : ukuran sel ij (sel pada baris ke-i dan kolom ke-j)
: banyaknya data amatan pada sel ij
: frekuensi sel ij
: rataan harmonik frekuensi seluruh sel =
∑,
N =
∑i,jn
ij: banyaknya seluruh data amatan
commit to user
AB
ij: rataan pada sel ij
A
i ∑jAB
ij: jumlah rataan pada baris ke-i
B
j ∑iAB
ij: jumlah rataan pada kolom ke-j
G ∑ AB
,: jumlah rataa semua sel
1) Besaran-Besaran
(4)
(4) =
∑
(5)
∑ SS
,(5) =
∑ AB
,(6) =
∑
2) Jumlah Kuadrat
JKA = {(3) – (1)}
JKB = {(4) – (1)}
JKAB = {(1) + (5) – (3) – (4)}
JKG = (2)
JKT = JKA + JKB + JKAB + JKG
3) Derajat Kebebasan
dkA = p – 1 dkG = N – pq
dkB = q – 1 dkT = N- 1
dkAB = (p – 1) (q – 1)
4) Rataan Kuadrat
RKA RKB
RKAB RKG
c. Statistik Uji
1) Untuk H
0Aadalah F
a RKARKGyang merupakan nilai dari variabel random yang
commit to user
52
2) Untuk H0B adalah F
b RKBRKGyang merupakan nilai dari variabel random yang
berdistribusi F dengan derajat kebebasan q – 1 dan N – pq.
3) Untuk H0AB adalah F
ab RKABRKGyang merupakan nilai dari variabel random
yang berdistribusi F dengan derajat kebebasan (p-1)(q-1) dan N – pq.
d. Daerah Kritik
Daerah kritik untuk F
aadalah DK = {F | F > F
α; p-1, N-pq}
Daerah kritik untuk F
badalah DK = {F | F > F
α; q-1, N-pq}
Daerah kritik untuk F
abadalah DK = {F | F > F
α; (p-1)(q-1), N-pq}
e. Keputusan Uji
H0 ditolak apabila Fobs ∈
DK atau H0 diterima apabila Fobs∉ DK
(Budiyono, 2004 : 228-230)
f. Rangkuman Analisis
Rangkuman analisis variansi dua arah sel tak sama ditunjukkan dalam Tabel 9.
Tabel 9. Rangkuman Analisis Variansi Dua Jalan Sel Tak Sama
Sumber Variansi JK dK RK F
obsF
αBaris (A) JKA p – 1 RKA Fa F
*Kolom (B) JKB q - 1 RKB F
bF
*Interaksi (AB) JKAB (p – 1)(q – 1) RKAB Fab F
*Galat JKG N – pq RKG - -
Total JKT N – 1 - - -
Keterangan Fobs : harga statistik uji dan F
α: nilai F tang diperoleh dari tabel.
(Budiyono, 2004 : 213)
4. Uji Komparasi Ganda
Uji komparasi ganda merupakan uji tindak lanjut dari analisis variansi apabila
hasil analisis variansi tersebut menunjukkan bahwa hipotesis nol ditolak. Untuk uji
lanjutan setelah analisis variansi digunakan metode Sheffe.
a. Komparasi Rataan Antar Baris
F
i jX
iX
jRKG n
in
jcommit to user
Dengan :
F
i j: nilai F
obspada pembandingan baris ke-i dan baris ke-j
X
i: rataan pada baris ke-i
X
j: rataan pada baris ke-j
RKG : rataan kuadrat galat, yang diperoleh dari perhitungan analisis variansi
n
i: ukuran sampel baris ke-i
n
j: ukuran sampel baris ke-j
Daerah kritik untuk uji ini adalah : DK = {F | F > (p-1) F
α; p-1; N-pq}
b. Komparasi Rataan Antar Kolom
F
i jX
iX
jRKG n
in
jDaerah kritik untuk uji ini adalah : DK = {F | F > (q-1) F
α; q-1; N-pq}c. Komparasi Rataaan antar Sel pada Kolom yang Sama
F
ij kjX
ijX
kjRKG n
ijn
kjDengan daerah kritik : DK = {F | F > (pq – 1) F
α; pq-1; N – pq}
d. Komparasi Rataan antar Sel pada Baris yang Sama
F
ij ikX
ijX
ikRKG n
ijn
ikDengan daerah kritik : DK = {F | F > (pq – 1) F
α; pq-1; N – pq}commit to user
54
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data
Data dalam penelitian ini adalah data skor kemampuan kognitif siswa pada materi stoikiometri (perhitungan kimia) dan skor kemampuan awal pada materi tata nama senyawa kimia, persamaan reaksi kimia, dan hukum dasar kimia. Data tersebut diperoleh dari masing-masing siswa dalam kelompok sampel penelitian, yaitu diperoleh dari 107 siswa dari kelas X-C, X-F, X-G SMA N 1 Gemolong Tahun Pelajaran 2010/1011, dengan perincian 36 siswa kelas X-C sebagai kelompok kelas kontrol, 35 siswa kelas X-F sebagai kelompok kelas TPS dilengkapi LKS, dan 36 siswa kelas X-G sebagai kelompok kelas NHT dilengkapi modul. Untuk lebih jelasnya, di bawah ini disajikan deskripsi data penelitian dari masing-masing variabel.
1. Data Nilai Kemampuan Awal Siswa
Data nilai kemampuan awal siswa diperoleh dari metode tes. Data yang diperoleh dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu nilai yang lebih besar dari rata-rata nilai total kemampuan awal termasuk dalam kategori kemampuan awal tinggi dan nilai yang lebih kecil dari rata-rata tersebut termasuk dalam kategori kemampuan awal rendah. Pengelompokan ini didasarkan pada rata-rata nilai total hasil tes kemampuan awal siswa untuk ketiga kelas tersebut. Adapun nilai rata-rata keseluruhan adalah 59,93. Dengan menggunakan kriteria tersebut, 107 siswa yang terdiri dari 36 siswa kelas NHT dilengkapi modul, 35 kelas TPS dilengkapi LKS, dan 36 siswa kelas kontrol terdapat 61 siswa mempunyai kemampuan awal tinggi dan 46 siswa mempunyai kemampuan awal rendah. Secara rinci disajikan dalam Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Jumlah Siswa yang Memiliki Kemampuan Awal Tinggi dan Rendah
Kemampuan Awal Kelas Eksperimen Jumlah Kelas NHT Modul Kelas TPS LKS Kelas Kontrol Tinggi 13 24 24 61 Rendah 23 11 12 46 Jumlah 36 35 36 107
commit to user
Pada kelas eksperimen I yaitu kelas NHT dilengkapi modul, nilai terendah adalah 44 dan nilai tertinggi adalah 76 dengan nilai rata-rata 56. Pada kelas eksperimen II yaitu kelas TPS dilengkapi LKS, nilai terendah adalah 40 dan nilai tertinggi adalah 80 dengan nilai rata-rata 62,29. Sedangkan pada kelas kontrol yaitu kelas yang diajar dengan metode yang biasa digunakan (ceramah dan tanya jawab), nilai terendah adalah 44 dan nilai tertinggi adalah 72 dengan nilai rata-rata 61,56. Selanjutnya, dari data nilai kemampuan awal siswa tersebut dapat dibuat tabel distribusi frekuensi yang dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Distribusi Frekuensi Kemampuan Awal Siswa Kelas NHT Dilengkapi Modul, Kelas TPS Dilengkapi LKS, dan Kelas Kontrol
o Kelas Interval
Nilai Tengah
NHT Modul TPS LKS Kontrol Frek %Frek Frek %Frek Frek %Frek
1 2 3 4 5 6 7 40 – 45 46 – 51 52 – 57 58 – 63 64 – 69 70 – 75 76 – 81 42,5 48,5 54,5 60,5 66,5 72,5 78,5 5 3 15 7 4 1 1 14 8 42 19 11 3 3 4 3 4 1 14 6 3 11 9 11 3 40 17 9 1 4 7 3 16 5 0 3 11 19 8 45 14 0 Jumlah 36 100 35 100 36 100
Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai data kemampuan awal siswa kelas NHT dilengkapi modul, kelas TPS dilengkapi LKS, dan kelas kontrol, dibuat histogram kemampuan awal siswa yang dapat dilihat pada Gambar 3. Dari tabel dan histogram tersebut terlihat bahwa pada kelas NHT dilengkapi modul, frekuensi tertinggi adalah 15 pada rentang 52–57 yang termasuk dalam kategori kemampuan awal rendah. Pada kelas TPS dilengkapi LKS, frekuensi tertinggi adalah 14 pada rentang 64–69 yang termasuk dalam kategori kemampuan awal tinggi. Pada kelas kontrol, frekuensi tertinggi adalah 16 pada rentang 64–69 yang termasuk dalam kategori kemampuan awal tinggi.
commit to user
Gambar 3. Histogram Skor Kemampuan Awal Siwa Kelas NHT Dilengkapi Modul, Kelas TPS Dilengkapi LKS, dan Kelas Kontrol
2. Data Nilai Prestasi Belajar Siswa
Data mengenai nilai prestasi belajar siswa tercantum dalam Lampiran 17. Data prestasi belajar siswa materi stoikiometri yang dianalisis adalah data selisih nilai pretes dan nilai posttes. Untuk lebih memperjelas gambaran dari masing-masing data, akan disajikan gambaran mengenai nilai prestasi belajar siswa sebagai berikut:
a. Rerata Prestasi Belajar Siswa
Rerata prestasi belajar siswa materi stoikiometri dapat dilihat pada Tabel 12 berikut.
Tabel 12. Rerata Prestasi Belajar Siswa
Kelompok Siswa Rerata Prestasi Belajar Siswa Faktor Kategori Metode Pembelajaran NHT dilengkapi Modul 47,00 TPS dilengkapi LKS 39,89 Kontrol 37,22
Kemampuan Awal Tinggi 40,59
commit to user
b. Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar Siswa
1) Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar Siswa menurut Metode Pembelajaran Data siswa yang diajar menggunakan metode NHT dilengkapi modul pada materi stoikiometri diperoleh prestasi belajar tertinggi mencapai 64 sedangkan prestasi belajar terendah adalah 32. Untuk siswa yang dikenai pembelajaran dengan menggunakan metode TPS dilengkapi LKS diperoleh prestasi belajar tertinggi mencapai 60 sedangkan prestasi belajar adalah 20. Sedangkan untuk siswa yang dikenai pembelajaran dengan menggunakan metode yang biasa digunakan (ceramah dan tanya jawab) sebagai kelas kontrol diperoleh prestasi belajar tertinggi mencapai 56 sedangkan prestasi belajar terendah adalah 12.
Untuk memudahkan dalam membandingkan prestasi belajar pada materi stoikiometri yang diperoleh siswa pada kelas yang diajar dengan metode NHT dilengkapi modul, TPS dilengkapi LKS, dan kelas ceramah, dibuat tabel distribusi frekuensi yang dapar dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Perbandingan Frekuensi Prestasi Belajar Siswa Materi Stoikiometri Kelas NHT Dilengkapi Modul, Kelas TPS Dilengkapi LKS, dan Kelas Ceramah
No Kelas Interval
Nilai Tengah
NHT Modul TPS LKS Kontrol Frek %Frek Frek %Frek Frek %Frek
1 2 3 4 5 6 7 8 12 – 18 19 – 25 26 – 32 33 – 39 40 – 46 47 – 53 54 – 60 61 – 67 15 23 29 36 43 50 57 64 0 0 1 4 11 13 6 1 0 0 3 11 30 36 17 3 0 5 7 3 8 8 4 0 0 14 20 9 23 23 11 0 2 2 10 3 13 5 1 0 6 6 27 8 36 14 3 0 Jumlah 36 100 35 100 36 100
Gambaran yang lebih jelas tentang perbandingan prestasi belajar siswa antara kelas dengan metode NHT dilengkapi modul, TPS dilengkapi LKS, dan kelas ceramah dapat dilihat pada histogram Gambar 4.
commit to user
Gambar 4. Histogram Prestasi Belajar Kelas NHT Dilengkapi Modul, Kelas TPS Dilengkapi LKS, dan Kelas Ceramah
2) Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar Siswa menurut Kemampuan Awal Distribusi frekuensi prestasi belajar siswa ditinjau dari kemampuan awal siswa dibagi menjadi dua kelompok yaitu kelompok siswa dengan kemampuan awal tinggi dan kelompok siswa dengan kemampuan awal rendah. Pada kelompok siswa dengan kemampuan awal tinggi, rentang prestasi belajarnya 20 sampai 64. Sedangkan untuk kelompok siswa dengan kemampuan awal rendah, prestasi belajarnya memiliki rentang antara 12 sampai 60.
Agar dapat membandingkan selisih nilai kognitif siswa pada kelompok kemampuan awal tinggi dengan kelompok kemampuan rendah, kedua data tersebut dijadikan satu seperti ditunjukkan pada distribusi frekuensi Tabel 14. Gambaran yang lebih jelas tentang perbandingan selisih nilai kognitif siswa ditinjau kemampuan awal siswa dapat dilihat pada histogram Gambar 5.
commit to user
Tabel 14. Perbandingan Frekuensi Prestasi Belajar Siswa Ditinjau dari Kemampuan Awal Siswa
No Kelas Interval
Nilai Tengah
Tinggi Rendah
Frek % Frek Frek % Frek
1 2 3 4 5 6 7 8 12 – 18 19 – 25 26 – 32 33 – 39 40 – 46 47 – 53 54 – 60 61 – 67 15 23 29 36 43 50 57 64 0 5 12 7 19 11 6 1 0 8 20 11 31 18 10 2 2 2 6 3 13 15 5 0 4 4 13 7 28 33 11 0 Jumlah 61 100 46 100
Gambar 5. Histogram Perbandingan Prestasi Belajar Siswa Ditinjau Kemampuan Awal Siswa
B. Pengujian Prasyarat Analisis
Teknik uji hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis variansi dua jalan dengan frekuensi sel tak sama dengan desain faktorial 3 x 2. Prasyarat minimal yang harus dipenuhi untuk menggunakan anava tersebut adalah populasi harus seimbang, normal, dan homogen yang dapat diketahui dengan
commit to user
melakukan uji prasyarat yang terdiri dari uji keseimbangan menggunakan analisis variansi satu jalan dengan frekuensi sel tak sama, uji normalitas dengan metode Liliefors, dan uji homogenitas dengan metode Barlett. Hasil uji prasyarat tersebut sebagai berikut:
1. Uji Keseimbangan
Uji keseimbangan digunakan untuk mengetahui kemampuan kognitif awal antara kelas NHT dilengkapi modul, kelas TPS dilengkapi LKS, dan kelas kontrol. Uji ini dilakukan dengan menggunakan analisis variansi satu jalan dengan sel tak sama terhadap nilai pretes pada materi stoikiometri. Adapun hasil rangkuman analisis tersebut dapat dilihat pada Tabel 15 sedangkan hasil perhitungannya dapat dilihat pada Lampiran 20.
Tabel 15. Rangkuman Hasil Analisis Variansi Satu Jalan Nilai Pretes
Sumber JK dk RK Fobs Fα Kesimpulan
Metode Mengajar (A) 262,67 2 131,33 1,51 3,07 H0A diterima
Galat (G) 9066,08 104 87,17 - - -
Total 9328,75 106 - - - -
Dari perhitungan diperoleh harga Fobs = 1,51, sedangkan Fα = 3,07. Hal tersebut berarti Fobs = 1,51 ∉ DK atau berada diluar daerah kritik sehingga H0
diterima. Kesimpulannya adalah nilai rata-rata pretes kelas NHT dilengkapi modul, kelas TPS dilengkapi LKS, dan kelas kontrol adalah sama. Dengan mengasumsikan nilai pretes materi stoikiometri sebagai kemampuan kognitif awal, maka ketiga kelas mempunyai kemampuan kognitif awal yang sama.
2. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Salah satu syarat yang harus dipenuhi untuk melakukan analisis variansi adalah distribusi populasinya normal. Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan metode Liliefors. Hasil uji normalitas dengan tingkat signifikansi 0,05 terangkum dalam Tabel 16.
commit to user
Tabel 16. Rangkuman Uji Normalitas Sampel dengan Uji Liliefors
Kelompok L0 Ltabel Kesimpulan
NHT dilengkapi Modul
Pretes 0,138 0,148 Normal
Postes 0,144 0,148 Normal
Kognitif 0,116 0,148 Normal
Kemampuan awal 0,143 0,148 Normal TPS dilengkapi
LKS
Pretes 0,135 0,149 Normal
Postes 0,102 0,149 Normal
Kognitif 0,105 0,149 Normal
Kemampuan awal 0,103 0,149 Normal
Kontrol
Pretes 0,141 0,148 Normal
Postes 0,138 0,148 Normal
Kognitif 0,093 0,148 Normal
Kemampuan awal 0,099 0,148 Normal Prestasi
Kognitif
Kemampuan Tinggi 0,112 0,113 Normal Kemampuan Rendah 0,081 0,130 Normal Dari Tabel 16 dapat dilihat bahwa harga L0 < Ltabel, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa sampel pada penelitian ini berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Data selengkapnya mengenai uji normalitas ini dapat dilihat pada Lampiran 18.
3. Uji Homogenitas
Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam penggunaan analisis variansi adalah variansi populasi harus homogen. Uji homogenitas bertujuan untuk mengetahui apakah variansi-variansi dari sejumlah populasi sama atau tidak. Untuk menguji homogenitas pada penelitian ini digunakan metode Barlett. Hasil uji homogenitas terangkum dalam Tabel 17.
Tabel 17. Rangkuman Hasil Uji Homogenitas dengan Metode Barlett
No Sumber χ2
obs χ2
tabel Kesimpulan
1 Pretes 0,146 5,991 Homogen
2 Postes 0,759 5,991 Homogen
3 Prestasi Kognitif 4,836 5,991 Homogen
4 Kemampuan Awal 4,501 5,991 Homogen
commit to user
Dari Tabel 17 tersebut tampak bahwa nilai statistik uji χ2
obs tidak melampaui harga kritiknya χ2
tabel. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa sampel pada penelitian ini berasal dari populasi yang homogen. Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 19.
C. Hasil Pengujian Hipotesis
1. Hasil Analisis Variansi Dua Jalan dengan Sel Tak Sama
Setelah prasyarat analisis terpenuhi, uji dapat dilanjutkan dengan pengujian hipotesis penelitian. Pengujian hipotesis dilakukan dengan analisis variansi dua jalan dengan frekuensi sel tak sama. Perhitungan secara lebih rinci disajikan pada Lampiran 21.
Hasil analisis variansi dua jalan dengan sel tak sama terhadap prestasi belajar yaitu selisih nilai pretes-postes materi stoikiometri ditinjau dari variabel-variabel metode pengajaran dan kemampuan awal siswa terangkum dalam Tabel 18 dan Tabel 19.
Tabel 18. Rataan dan Jumlah Rataan Prestasi Belajar Siswa
Kemampuan Awal Tinggi Rendah Total
NHT Modul 45,846 47,652 93,498 (A1)
TPS LKS 39,167 41,455 80,622 (A2)
Kontrol 39,167 33,333 72,500 (A3)
TOTAL 124,18 (B1) 122,44 (B2) 246,620 (G)
Tabel 19. Rangkuman Hasil Analisis Variansi Dua Jalan Sel Tak Sama Prestasi Belajar Siswa
Sumber JK dk RK Fobs Fα Keputusan
Metode (A) 1779,669 2 889,835 9,176 3,07 H0A Ditolak Kemampuan Awal (B) 8,010 1 8,010 0,083 3,92 H0B Diterima Interaksi (AB) 329,567 2 164,784 1,699 3,07 H0AB Diterima
Galat 9794,970 101 96,980 - - -
Total 11912,216 106 - - - -
Dari tabel di atas menunjukkan bahwa :
a. Pada efek utama baris (A) H0 ditolak karena Fobs > Fα. Hal tersebut berarti terdapat perbedaan pengaruh antara penggunaan metode NHT dilengkapi
commit to user
modul, metode TPS dilengkapi LKS, dan metode ceramah tanya jawab terhadap prestasi kognitif siswa pada materi stoikiometri. Oleh karena itu, diperlukan uji lanjut pasca anava yaitu uji komparasi ganda antar baris (Uji Scheffe).
b. Pada efek utama kolom (B), H0 diterima karena Fobs < Fα. Hal tersebut berarti tidak terdapat perbedaan pengaruh antara kemampuan awal tinggi dengan kemampuan awal rendah terhadap prestasi kognitif siswa pada materi stoikiometri. Oleh karena itu, tidak diperlukan uji lanjut pasca anava.
c. Pada efek interaksi (AB) H0 diterima karena Fobs < Fα. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa tidak terdapat interaksi antara metode NHT dilengkapi modul, metode TPS dilengkapi LKS, dan metode ceramah tanya jawab dengan kemampuan awal terhadap prestasi kognitif siswa pada materi stoikiometri.
2. Hasil Uji Lanjut Pasca Analisis Variansi
Analisis variansi mempunyai kelemahan yaitu apabila H0 ditolak, peneliti hanya mengetahui bahwa perlakuan-perlakuan yang diteliti memberikan pengaruh yang berbeda. Peneliti belum bisa mengetahui manakah perlakuan-perlakuan itu secara signifikan berbeda dengan yang lainnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan uji lanjut pasca anava yaitu dengan menggunakan Uji Scheffe. Uji lanjut pasca anava dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara rerata populasi yang dibandingkan dan pada rerata populasi yang terbesar menunjukkan adanya perlakuan yang lebih (misal lebih baik) daripada yang lain (Budiyono, 2004 : 201).
Berdasarkan hasil analisis variansi diketahui bahwa hipotesis pertama (H0A) dinyatakan ditolak, hipotesis kedua (H0B) dan hipotesis ketiga (H0AB) dinyatakan diterima. Oleh karena itu, Uji Scheffe hanya dilakukan untuk komparasi ganda antar baris. Perhitungan Uji Scheffe untuk komparasi ganda antar baris selengkapnya terdapat pada Lampiran 22. Rangkuman hasil Uji lanjut pasca analisis variansi komparasi ganda antar baris disajikan dalam Tabel 20.
commit to user
Tabel 20. Rangkuman Komparasi Ganda Antar Baris Prestasi Belajar Siswa