BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
B. Pengujian Persyaratan Analisis dan Pengujian Hipotesis
Pengujian uji normalitas dilakukan terhadap dua jenis data, yaitu data pretest dan posttest dari ketiga kelas, yaitu Project Based Learning (PJBL), Problem Based Learning (PBL), dan Problem Solving. Untuk menguji normalitas dari ketiga data tersebut digunakan rumus uji Chi kuadrat. Berikut ini adalah hasil yang diperoleh dari perhitungan tersebut.
3.21 3.10 3.12 0.00 0.30 0.60 0.90 1.20 1.50 1.80 2.10 2.40 2.70 3.00 3.30 3.60 3.90 4.20 4.50 4.80 PJBL PBL Problem Solving rata-rata model pembelajaran
Tabel 4.7 Hasil Uji Normalitas dengan Uji Chi kuadrat
Kelas Data X² hitung
X² tabel
(α = 0.05) Kesimpulan N-Gain Kategori
PJBL Pretest 2.33 9.49 Data Berdistribusi normal
0.02 Rendah
Posttest 4.40 9.49 Data Berdistribusi Normal PBL Pretest 9.15 9.49 Data Berdistribusi Normal
0.03 Rendah
Posttest 7.15 9.49 Data Berdistribusi Normal
Problem Solving
Pretest 4.00 9.49 Data Berdistribusi Normal
0.01 Rendah
Posttest 4.49 9.49 Data Berdistribusi Normal
Berdasarkan hasil pengujian pretest, untuk kelompok PJBL, diperoleh nilai X²hitung = 2.33 dan dari tabel nilai kritis Chi kuadrat, diperoleh nilai X² tabel, untuk n = 41, pada taraf signifikan α = 0.05 adalah 9.49 perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Karena X²hitung ≤ X²tabel (2.33 ≤ 9.49), maka Ho diterima, artinya data yang terdapat pada kelompok Project Based Learning (PJBL) berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Perhitungan lengkap terdapat pada lampiran 13.4
Hasil uji normalitas pada kelompok Problem Based Learning (PBL), diperoleh nilai X²hitung = 9.15 dan dari tabel nilai kritis Chi kuadrat, diperoleh nilai X² tabel, untuk n = 41, pada taraf signifikan α = 0.05 adalah 9.49 perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Karena X²hitung ≤ X²tabel (9.15 ≤ 9.49), maka Ho diterima, artinya data yang terdapat pada kelompok Problem Based Learning (PBL) berasal dari populasi yang berdistribusi normal.Perhitungan lengkap terdapat pada lampiran 14.5
Hasil uji normalitas pada kelompok Problem Solving, diperoleh nilai X²hitung = 4.00 dan dari tabel nilai kritis Chi kuadrat, diperoleh nilai X² tabel, untuk n = 40, pada taraf signifikan α = 0.05 adalah 9.49 perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Karena X² hitung ≤ X² tabel (4.00 ≤ 9.49), maka Ho diterima, artinya data
4 Lampiran 13, h. 296 5 Lampiran 14, h. 302
yang terdapat pada kelompok Problem Solving berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Berdasarkan hasil uji pretest pada ketiga kelompok eksperimen, dapat disimpulkan bahwa ketiga kelas berasal dari data berdistribusi normal.
Sedangkan hasil posttest yang dilakukan pada ketiga kelas, didapatkan hasil penelitian, yaitu pada kelas PJBL, diperoleh nilai X²hitung = 4.40 dan dari tabel nilai kritis Chi kuadrat, diperoleh nilai X²tabel, untuk n = 41, pada taraf signifikan α = 0.05 adalah 9.49 perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Karena X²hitung ≤ X²tabel (4.40 ≤ 9.49), maka Ho diterima, artinya data yang terdapat pada kelompok PJBL berasal dari populasi yang berdistribusi normal.
Hasil uji normalitas pada kelompok PBL, diperoleh nilai X²hitung = 7.15 dan dari tabel nilai kritis Chi kuadrat, diperoleh nilai X²tabel, untuk n = 41, pada taraf signifikan α = 0.05 adalah 9.49 perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Karena X² hitung ≤ X²tabel (7.15 ≤ 9.49), maka Ho diterima, artinya data yang terdapat pada kelompok PBL berasal dari populasi yang berdistribusi normal.
Sedangkan hasil normalitas posttest pada kelompok Problem Solving, diperoleh nilai X²hitung = 4.49 dan dari tabel nilai kritis Chi kuadrat, diperoleh nilai X² tabel, untuk n = 40, pada taraf signifikan α = 0.05 adalah 9.49 perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Karena X²hitung ≤ X²tabel (4.49 ≤ 9.49), maka Ho diterima, artinya data yang terdapat pada kelompok Problem Solving berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Sehingga berdasarkan hasil pretest dan posttes pada ketiga kelompok pembelajaran dengan pengujian uji Chi Kuadrat maka dapat disimpulkan bahwa ketiga kelompok berasal dari populasi yang berdistribusi normal, dan dapat dilajutkan pada uji homogenitas.
2. Uji Homogenitas
Pengujian homogenitas dihitung berdasarkan nilai pretest dan posttest dari ketiga kelas, yaitu Project Based Learning (PJBL), Problem Based Learning (PBL), dan Problem Solving, dan dengan menggunakan uji Bartlett. Uji Bartlett digunakan untuk menguji apakah k sampel berasal dari populasi dengan varians
yang sama. k sampel bisa digunakan untuk beberapa saja, karena uji Bartlett dapat digunakan untuk menguji sampel atau kelompok lebih dari dua.
Tabel 4.8 Hasil Uji Homogenitas dengan Uji Bartlett
N Kelompok X²
hitung
α X² tabel Kesimpulan N-Gain Kategori
41 Pretest 4.605 0.05 5.991 Data Homogen 0.006 Rendah
41 Posttest 5.223 Data Homogen
Hasil perhitungan uji homogenitas, data pretest didapat nilai X²hitung = 4.605, dan X² tabel pada taraf signifikan α 0.05 = 5.991, karena nilai X²hitung ≤ X²tabel, maka Ho diterima, Ho = = = = , artinya bahwa ketiga kelompok data memiliki varians yang homogen, dan sebaliknya apabila X²hitung > X²tabel, maka Ho ditolak, artinya bahwa ketiga kelompok tidak memiliki varians yang homogen. Perhitungan lengkap pada lampiran 15.6
Sedangkan hasil perhitungan uji homogenitas pada posttest didapat nilai X²hitung = 5.223, dan X²tabel pada taraf signifikan α 0.05 = 5.991, karena nilai X²hitung ≤ X²tabel, maka Ho diterima, artinya bahwa ketiga kelompok data memiliki varians yang homogen, dan sebaliknya apabila X²hitung > X²tabel, maka Ho ditolak, artinya bahwa ketiga kelompok tidak memiliki varians yang homogen. Sehingga hasil baik dari pretest maupun posttest didapat bahwa ketiga kelompok memiliki varians yang homogen. Perhitungan lengkap pada lampiran 16.7
3. Pengujian Hipotesis dengan Anava Satu Jalur
Perbedaan hasil belajar siswa yang diajarkan dengan ketiga model pembelajaran yaitu Project Based Learning (PJBL), Problem Based Learning (PBL), dan Problem Solving, dapat diketahui hasilnya menggunakan suatu
6 Lampiran 15, h. 308
pengujian dengan Anava satu jalur untuk mengetahui perbedaan rata-rata nilai siswa. Hasil perhitungan uji hipotesis disajikan pada tabel berikut ini:
Tabel 4.9 pengujian hipotesis dengan Anava satu jalur (Pretest)
Sumber Jk Db Rk Fhitung Fteoritik α = 0.05 Interpretasi Antar Kelompok 1539.64 2 769.82
3.79 3.07 Terdapat perbedaan
Dalam Kelompok 24145.10 119 202.9
Total 25684.74 121 -
Tabel 4.10 pengujian hipotesis dengan Anava satu jalur (Posttest)
Sumber Jk db Rk FHitung Fteoritikα = 0.05 Interpretasi Terdapat perbedaan Antar Kelompok 1018.28 2 509.14
3.66 3.07
Dalam Kelompok 16554.21 119 139.11
Total 17572.49 121 -
Tabel 4.11 pengujian hipotesis dengan Anava satu jalur nilai N-Gain
Sumber Jk Db Rk FHitung Fteoritik α = 0.05 Interpretasi
Antar Kelompok 0.51 2 0.26
4.35 3.07 Terdapat perbedaan
Dalam Kelompok 7.02 119 0.06
Total 7.53 121 -
Berdasarkan tabel 4.7 diatas, menunjukan hasil uji anava satu jalur. Hasil uji anava pada pretest menunjukan bahwa, Fhitung 3.79 menunjukan lebih besar dari pada Fteoritik sebesar 3.07 pada α = 0.05, hal ini menunjukan bahwa keadaan siswa masing-masing kelas sebelum diberikan perlakuan sudah terdapat perbedaan.8 Karena sebelum diberikan perlakuan, kemampuan peserta didik sudah menunjukan adanya perbedaan, maka hal ini akan mempengaruhi hasil posttest yang akan menunjukan perbedaan juga, dan dapat dikatakan data yang diperoleh bias atau menyebabkan kekeliruan. Hal ini dibuktikan pada tabel 4.10 pada hasil posttest, yaitu menunjukan bahwa Fhitung 3.66 menunjukan lebih besar dari pada
8
Fteoritik sebesar 3.07. Perhitungan lengkap pada lampiran 18.9 Berdasarkan hal ini maka baik pretest maupun posttest hasil belajar peserta didik sebelum dan setelah diberikan perlakuan memiliki perbedaan.
Untuk mengetahui perbedaan rerata hasil belajar peserta didik yang lebih tepat, dikarenakan data yang bias, maka dilakukannya perhitungan uji Anava pada nilai N-Gain yang telihat pada tabel 4.11. Hasil Anava pada nilai N-Gain menunjukan Fhitung 4.35 lebih besar dari pada Fteoritik sebesar 3.07, hal ini menunjukan juga perhitungan nilai N-Gain memiliki perbedaan rerata hasil belajar siswa yang diajarkan dengan ketiga model pembelajaran yaitu PJBL, PBL, dan problem solving. Hasil perhitungan lengkap pada lampiran 19.10
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ketiga kelas yang digunakan dalam penelitian memiliki perbedaan terhadap hasil belajar, baik dengan model pembelajaran PJBL, PBL dan Problem Solving. Jika hasil anava menunjukan adanya perbedaan, maka hasil analisis dilanjutkan dengan uji lanjutan, yaitu uji Dunnet. Jika tidak ada perbedaan, tidak perlu dilakukan uji lanjutan atau post hoc.
7. Uji Lanjutan dengan Uji Dunnet
Untuk menguji rata-rata hasil belajar dari ketiga kelas dengan model pembelajaran PJBL, PBL, dan problem solving mana yang berbeda secara signifikan dilakukan uji statistik uji t Dunnet. Pengujian ini dilakukan berdasarkan nilai posttest pada ketiga kelas yang dapat dilihat pada tabel pembelajaran 4.12
Tabel 4.12 Pengujian Rerata Hasil Belajar Biologi dengan Uji t Dunnet
Sumber thitung ttabel (α 0.05)
to ( A1– A2 ) 2.40 1.65 to ( A1– A3) 2.28 to ( A2– A3 ) -0.09 9 Lampiran 18, h.315 10 Lampiran 19, h.316
Berdasarkan hasil perhitungan hasil belajar biologi pada kelas PJBL, PBL, dan problem solving didapatkan bahwa kelas yang diberikan model PJBL secara signifikan lebih tinggi dari pada kelompok siswa yang diberi model PBL dan problem solving karena nilai thitung kelas PJBL > PBL >problem solving, yaitu 2.40>2.28>0.09 pada α 0.05. Perhitungan lengkap terdapat pada lampiran 20.11 Sedangkan perhitungan uji lanjutan t dunnet dari nilai N-Gain terlihat pada tabel 4.13 berikut ini:
Tabel 4.13 Pengujian Rerata nilai N-Gain dengan Uji t Dunnet
Sumber thitung ttabel (α 0.05)
to ( A1– A2 ) 2.20
1.65
to ( A1– A3) 0.94
to ( A2– A3 ) 0.29
Berdasarkan hasil perhitungan nilai N-Gain dengan uji Dunnet, maka hasil dari kelas PJBL, PBL, dan Problem solving didapatkan bahwa kelas yang diberikan model PJBL juga secara signifikan lebih tinggi dari pada kelompok siswa yang diberi model PBL dan problem solving karena nilai thitung dari ketiga kelas pembelajaran adalah 2.20 > 0.94 > 0.29, pada α 0.05.
Dengan demikian baik data yang dianalisis dari data hasil belajar biologi dan data N-Gain menunjukan bahwa kelas dengan model PJBL lebih tinggi dibandingkan dengan kelas PBL dan problem solving (PJBL > PBL > problem solving. Perhitungan lengkap terdapat pada lampiran 21.12
