BAB III METODE PENELITIAN
H. Teknik Pengujian Instrumen
I. Prosedur Analisis Data
Perolehan data dari hasil penelitian kemudian dianalisis agar dapat ditarik kesimpulan. Analisis data dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel dan SPSS 20.00. Sugiyono (2011: 202) menyatakan bahwa untuk menentukan jenis statistik apa yang akan digunakan dalam analisis data penelitian tergantung pada asumsi dan jenis data yang akan dianalisis. Statistik parametris memerlukan terpenuhinya beberapa asumsi, diantaranya adalah data yang akan dianalisis harus terdistribusi normal dan kelompok yang diuji harus homogen.
Statistik nonparametris tidak harus memenuhi beberapa asumsi seperti pada statistik parametris. Prosedur analisis data pada penelitian ini melalui beberapa tahap. Tahap analisis data pada penelitian ini adalah merumuskan null hypothesis, mengorganisasi data, menentukan taraf signifikansi, menguji skor pretest, menguji prasyarat analisis, menguji hipotesis, menguji besar pengaruh, dan menguji signifikansi selisih rata-rata skor pretest dan posttest.
1. Merumuskan Null Hypothesis
Field (2009: 27) menyatakan hipotesis statistik dalam penelitian kuantitatif ada dua macam yaitu Null Hypothesis (Ho) atau hipotesis nol (H0) dari Alternative Hypothesis (H1) atau hipotesis alternatif (Ha). Rumusan masalah pada penelitian ini adalah “Apakah ada perbedaan hasil belajar siswa atas penggunaan media gambar tema Selalu Berhemat Energi?”. Hipotesis pada penelitian ini berdasarkan rumusan masalah tersebut adalah:
Ho : Tidak ada perbedaan hasil belajar siswa atas penggunaan media gambar tema selalu berhemat energi. (Ho: 1 = 2)
Ha : Ada perbedaan hasil belajar siswa atas penggunaan media gambar tema selalu berhemat energi. (Ha: 1≠ 2)
2. Mengorganisasi Data
Proses penggunaan data ada 4 tahap yaitu coding, data editing, data entry, dan data cleaning (Ahmed, 2013: 1-2).
a. Data Coding
Data coding atau biasa disebut pengkodean data dilakukan pada data penelitian dengan cara memberi identitas sehingga memiliki arti tertentu pada saat dianalisis (Bungin, 2011: 176). Coding dilakukan dengan cara mengubah identitas yang ada pada data penelitian menjadi kode tertentu. Tahap coding pada penelitian ini adalah dengan mengkode nama siswa menjadi siswa1, siswa2, siswa3, dan seterusnya, serta nama para ahli seperti dosen maupun guru menjadi ahli1, ahli2, dan ahli3.
b. Data Editing
Data editing dapat disebut sebagai tahap penyuntingan. Tahap ini dilakukan untuk memeriksa kelengkapan data penelitian, memeriksa data yang tumpah tindih, berlebihan atau terlupakan (Bungin, 2011: 175). Tahap editing ini memeriksa kelengkapan jawaban ahli, memeriksa kelengkapan jawaban siswa, dan memeriksa kesamaan jawaban. Hasil pemeriksaan menunjukkan bahwa kelengkapan jawaban para ahli 100% terisi, tidak ada komponen penilaian dalam instrumen validitas yang terlewatkan atau tidak diisi.
Tahap selanjutnya adalah memeriksa kelengkapan jawaban siswa. Hasil dari pemeriksaan menunjukkan bahwa banyak data yang terkumpul pada lembar
pretest dan lembar posttest tidak sama. Ada beberapa siswa yang mengikuti
pretest tetapi tidak mengikuti posttest. Peneliti kemudian memberi tanda pada pekerjaan siswa tersebut. Pemeriksaan juga dilakukan untuk mengetahui kesamaan jawaban siswa. Peneliti tidak menemukan soal dengan jawaban kosong pada lembar pengerjaan.
c. Data Entry
Data entry merupakan proses memasukkan data hasil penelitian yang telah melewati proses coding dan editing ke dalam program pengolahan data. Program yang digunakan adalah Microsoft Excel (Ms Excel) dan Statistical Product and Service Solutions (SPSS 20.00). Kedua program komputer tersebut sangat membantu untuk mengurangi human error. Microsoft Excel membantu membuat tabulasi data mentah dari perolehan data penelitian. SPSS 20.00 digunakan untuk menganalisis data secara statistikal.
d. Data Cleaning
Data cleaning adalah tahap terakhir pengorganisasian data. Cleaning
dilakukan untuk membersihkan data yang telah dimasukkan pada proses data
entry. Proses data cleaning dilakukan dengan menghapus data skor siswa yang hanya masuk sekolah saat pretest saja atau posttest saja. Hasil data cleaning yang dilakukan pada penelitian ini adalah menghilangkan data dari siswa yang hanya mengikuti pretest saja yaitu 2 orang siswa dari kelompok eksperimen dan 2 orang siswa dari kelompok kontrol karena ijin.
3. Menentukan Taraf Signifikansi
dan keberanian peneliti yang secara maksimal mengambil resiko kesalahan dalam menguji hipotesis. Taraf signifikansi berarti bahwa peluang kesalahan yang ditetapkan peneliti dalam mengambil keputusan untuk menolak hipotesis atau mendukung hipotesis nol (Field, 2009: 252). Penelitian ini menggunakan taraf signifikansi 0,05 yang berarti terdapat kemungkinan terjadi kesalahan sebesar 5% atau taraf kepercayaan sebesar 95% (Bungin, 2011: 193). Tingkat signifikansi juga disebut dengan tingkat kesalahan yang dilakukan oleh peneliti (Creswell, 2012: 235).
Hasil peninjauan teori pada bab dua memperlihatkan bahwa ada kecenderungan ke salah satu hasil, yaitu hasil positif berupa peningkatan hasil belajar siswa. Adanya kecenderungan tersebut maka seharusnya hipotesis dalam penelitian ini termasuk hipotesis satu pihak, tetapi peneliti tetap menggunakan dua pihak dalam melakukan uji hipotesis (Christensen dan Johnson, 2008: 506). 4. Uji Skor Pretest
Pengujian skor pretest ini bertujuan untuk melihat kemampuan awal siswa dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen sebelum diberikan perlakuan. Uji skor pretest dalam penelitian ini ada 3 macam yaitu uji normalitas skor
pretest, uji homogenitas skor pretest, dan uji independent t-test. a. Uji normalitas skor pretest
Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui normal atau tidak normal data dari kedua kelompok sampel (Kasmadi dan Sunariah, 2013: 116). Uji normalitas dilakukan untuk data skor pretest dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Uji normalitas menggunakan 3 cara yaitu Kolmogorov Sminorv Test,
visualisasi P-P Plot, dan histogram. Tes Kolmogorov Sminorv merupakan tes yang sering digunakan dalam penelitian. Rumus uji normalitas skor pretest
menggunakan Kolmogorov Sminorv dapat dilihat pada gambar 3.5. Pengujian normalitas menggunakan bantuan program SPSS 20.00.
D = Maxx [Fx (X) – Sn (X)]
Gambar 3.5 Rumus Kolmogorov Sminorv (Sugiyono, 2008:156) Keterangan:
Sn (X) = distribusi sampel kumulatif Fx (X) = distribusi kumulatif normal
Hipotesis untuk uji normalitas skor pretest adalah:
Ho : Sebaran data tidak sesuai dengan kurve normal atau data normal Ha : Sebaran data sesuai dengan kurve normal atau data tidak normal
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji normalitas suatu data adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed) ≥ 0,05 maka Ho gagal ditolak atau Ha ditolak, artinya sebaran data pretest sesuai dengan kurve normal.
2) Jika harga sig. (2-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak, artinya sebaran data pretest tidak sesuai dengan kurve normal. Hasil perhitungan uji normalitas menggunakan program SPSS 20.00 dengan
Kolmogorov-Sminorv Test.
Pengujian normalitas juga dapat dilakukan dengan menggunakan visualisasi grafik P-P plot (Probability-Probability plot) (Field, 2009: 134). Grafik P-P Plot
diperoleh dengan menggunakan program SPSS untuk mengetahui apakah data normal atau tidak. Normal atau tidaknya persebaran data dapat dilihat melalui histogram dengan kurva normal. Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji normalitas skor pretest menggunakan visualisasi grafik
P-P plot adalah:
1) Jika penyebaran titik data berada di sekitar garis diagonal ideal, maka data skor pretest terdistribusi secara normal.
2) Jika penyebaran titik data tidak berada di sekitar garis diagonal ideal, maka data skor pretest tidak terdistribusi secara normal.
Pengujian normalitas skor pretest menjadi tahap awal untuk menentukan prosedur pengujian skor pretest tahap selanjutnya. Jika data skor pretest yang diperoleh telah terdistribusi normal, maka dapat dilanjutkan dengan uji homogenitas skor pretest atau menggunakan statistik parametris. Jika data skor
pretest yang diperoleh tidak terdistribusi normal, maka dapat dilanjutkan dengan menggunakan statistik nonparametris.
b. Uji Homogenitas Skor Pretest
Uji homogenitas skor pretest dilakukan untuk mengetahui tingkat kesamaan hasil belajar siswa dari kelompok eksperimen dan kelompok kontrol. Uji homogenitas skor pretest dilakukan dengan menggunakan Lavene’s Test. Jika skor pretest kedua kelompok homogen, maka dilanjutkan langkah kelima dan seterusnya. Jika skor pretest kedua kelompok tidak homogen, maka rumusan masalah dicari dengan melakukan analisis selisih skor pretest dan skor posttest. Rumus Lavene’s Test dapat dilihat pada gambar 3.6.
Gambar 3.6 Rumus Lavene’s Test (Nordstoke, 2011: 3) Keterangan:
n = jumlah observasi k = banyak kelompok
=
Yt = rata-rata dari kelompok ke i
t = rata-rata dari kelompok ke Z
= rata-rata menyeluruh
Hipotesis untuk uji homogenitas skor pretest adalah:
Ho : tidak ada perbedaan varian antara skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen atau data skor pretest kedua kelompok adalah homogen (Ho: σ12= σ22
).
Ha : ada perbedaan varian antara skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen atau data skor pretest kedua kelompok adalah tidak homogen (Ha: σ12≠ σ22
).
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji homogenitas skor pretest adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed) ≥ 0,05 maka artinya Ho gagal ditolak atau Ha ditolak artinya tidak ada perbedaan varian antara skor pretest kelompok kontrol dan skor pretest kelompok eksperimen atau data skor pretest kedua kelompok
homogen.
2) Jika harga sig. (2-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak, artinya ada perbedaan varian antara skor pretest kelompok kontrol dan skor
pretest kelompok eksperimen atau data skor pretest kedua kelompok tidak homogen. Hasil perhitungan uji homogenitas skor pretest dengan menggunakan program SPSS 20.00 disajikan dalam bentuk tabel.
c. Uji independent t-test skor pretest
Uji independent t-test skor pretest dilakukan untuk mengetahui perbedaan rata-rata skor pretest kelompok kontrol dengan kelompok eksperimen. Hipotesis yang digunakan dalam uji independent t-test skor pretest adalah:
Ho : tidak ada perbedaan rata-rata skor pretest antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (Ho: µ1 = µ2).
Ha : ada perbedaan rata-rata skor pretest antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (Ha: µ1≠ µ2).
Kriteria pengambilan keputusan pada pengujian independent t-test yang digunakan adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed) ≥ 0,05, maka Ho gagal ditolak atau Ha ditolak, artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata skor pretest
kelompok kontrol dengan kelompom eksperimen.
2) Jika harga sig. (2-tailed) < 0,05, maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak, artinya ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata skor pretest kelompok kontrol dengan kelompok eksperimen.
data selanjutnya. Jika hasil uji independent t-test skor pretest menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan rata-rata skor pretest antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, maka pengujian dapat dilanjutkan pada langkah kelima. Jika hasil uji
independent t-test skor pretest menunjukkan bahwa ada perbedaan rata-rata skor
pretest antara kelompok kontrol dan eksperimen, maka uji yang akan dilakukan adalah uji selisih skor pretest dan posttest masing-masing kelompok.
5. Menguji Prasyarat Analisis
Prosedur analisis selanjutnya yaitu uji prasyarat analisis. Uji prasyarat analisis dilakukan pada data skor posttest kedua kelompok. Uji prasyarat analisis terdiri dari tiga tahap yaitu uji normalitas skor posttest, uji homogenitas skor posttest, dan independence.
a. Uji Normalitas Skor Posttest
Uji normalitas skor posttest dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Sminorv. Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui data dari kedua kelompok sampel terdistribusi normal atau tidak normal (Sudjana, 2002: 466). Uji normalitas dilakukan untuk data skor posttest dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Uji normalitas menggunakan 3 cara yaitu Kolmogorov Sminorv Test, visualisasi P-P Plot, dan histogram. Rumus uji normalitas skor
posttest menggunakan Kolmogorov Sminorv dapat dilihat pada gambar 3.5.
D = Maxx [Fx (X) – Sn (X)]
Gambar 3.7 Rumus Kolmogorov Sminorv (Sugiyono, 2008: 156) Hipotesis untuk uji normalitas skor posttest adalah:
Ho : Sebaran data skor posttest tidak sesuai dengan kurve normal atau data skor
posttest terdistribusi normal.
Ha : Sebaran data skor posttest sesuai dengan kurve normal atau data skor posttest
tidak terdistribusi normal.
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji normalitas suatu data adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed) ≥ 0,05 maka Ho gagal ditolak atau Ha ditolak, artinya sebaran data posttest sesuai dengan kurve normal.
2) Jika harga sig. (2-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak, artinya sebaran data posttest tidak sesuai dengan kurve normal.
Pengujian normalitas juga dapat dilakukan dengan menggunakan visualisasi grafik P-P plot (Probability-Probability plot) (Field, 2009: 134). Grafik P-P Plot diperoleh dengan menggunakan program SPSS untuk mengetahui apakah data normal atau tidak. Normal atau tidaknya persebaran data dapat dilihat melalui histogram dengan kurva normal. Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji normalitas skor pretest menggunakan visualisasi grafik
P-P plot adalah:
1) Jika penyebaran titik data berada di sekitar garis diagonal ideal, maka data skor posttest terdistribusi secara normal.
2) Jika penyebaran titik data tidak berada di sekitar garis diagonal ideal, maka data skor posttest tidak terdistribusi secara normal.
Pengujian normalitas skor posttest menjadi salah satu prasyarat analisis karena akan menentukan prosedur pengujian pada tahap selanjutnya. Jika data
skor posttest yang diperoleh tidak terdistribusi normal, maka statistik yang digunakan adalah statistik nonparametris. Uji pada statistik nonparametris yang bisa digunakan untuk uji hipotesis adalah Mann Whitney. Jika data terdistribusi normal, maka analisis yang digunakan untuk uji hipotesis adalah independent t-test.
b. Uji Homogenitas Skor Posttest
Uji homogenitas skor posttest kedua kelompok sampel dilakukan dengan menggunakan Lavene’s Test. Uji homogenitas bertujuan untuk mengetahui homogenitas dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen homogen atau tidak. Hipotesis untuk uji homogenitas skor posttest adalah:
Ho : tidak ada perbedaan varian antara skor posttestt kelompok kontrol dan kelompok eksperimen atau data skor posttest kedua kelompok adalah homogen (Ho: σ12= σ22
).
Ha : ada perbedaan varian antara skor posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen atau data skor posttest kedua kelompok adalah tidak homogen (Ha: σ12≠ σ22
).
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji homogenitas skor pretest adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed) ≥ 0,05 maka artinya Ho gagal ditolak atau Ha ditolak artinya tidak ada perbedaan varian antara skor posttest kelompok kontrol dan skor posttest kelompok eksperimen atau data skor posttest kedua kelompok homogen.
artinya ada perbedaan varian antara skor posttest kelompok kontrol dan skor
posttest kelompok eksperimen atau data skor posttest kedua kelompok tidak homogen.
Hasil uji homogenitas skor posttest akan mempengaruhi prosedur analisis tahap selanjutnya. Jika data skor posttest kedua kelompok homogen, maka data untuk uji independent t-test skor posttest yang dilihat dalam output SPSS 20.00
adalahpada baris equal variance assumed. Jika data skor posttest kedua kelompok tidak homogen, maka data untuk uji independent t-test skor posttest yang dilihat dalam output SPSS20.00 adalahpada baris equal variance not assumed.
c. Independence
Field (2009: 133) mengemukakan bahwa data penelitian yang bersifat independen adalah data dari kedua kelompok yang berbeda dan tidak saling mempengaruhi. Kedua kelompok sampel dalam penelitian ini memiliki anggota yang berbeda. Masing-masing kelompok menerima perlakuan yang berbeda. Siswa kelompok eksperimen menerima perlakuan dengan menggunakan media gambar. Siswa kelompok kontrol tidak menerima perlakuan dengan menggunakan media gambar. Perlakuan yang berbeda pada kelompok sampel dan tidak adanya saling keterkaitan antar kelompok menunjukkan bahwa kedua kelompok adalah independen.
6. Uji Hipotesis
Prosedur analisis data selanjutnya yaitu menguji hipotesis. Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan independent t-test untuk melihat dari perbedaan rata-rata dari dua kelompok yaitu kontrol dan eksperimen (Sugiyono, 2010: 273).
Taraf signifikansi ini menggunakan uji dua arah atau dua pihak (2-tailed) yaitu 0,05. Perhitungan independent t-test yang digunakan adalah untuk kondisi dengan jumlah anggota yang sama pada dua kelompok sampel. Rumus independent t-test
untuk jumlah anggota sampel yang sama dapat dilihat pada gambar 3.8
Gambar 3.8. Rumus Independent t-test (Field, 2009: 335) Keterangan:
= selisih rata-rata = varian
N = banyak subjek
Hipotesis untuk uji independent t-test skor posttest pada penelitian ini adalah: Ho : tidak ada perbedaan rata-rata skor posttest antara kelompok kontrol dan
kelompok eksperimen (Ho: µ1 = µ2).
Ha : ada perbedaan rata-rata skor posttest antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (Ha: µ1≠ µ2).
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari hasil uji inpendent t-test skor posttest adalah:
1) Jika harga Sig. (2-tailed)≥ 0,05 maka Ho gagal ditolak atau Ha ditolak, maka tidak ada perbedaan rata-rata skor posttest antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen atau dapat dikatakan bahwa tidak ada perbedaan hasil belajar siswa atas penggunaan media gambar.
2) Jika harga Sig. (2-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak, maka ada perbedaan rata-rata skor posttest antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen atau dapat dikatakan bahwa ada perbedaan hasil belajar siswa atas penggunaan media gambar.
7. Uji Besar Pengaruh
Uji besar pengaruh dilakukan apabila kesimpuilan pada hasil uji hipotesis menunjukkan adanya perbedaan hasil belajar siswa atas penggunaan media gambar. Uji ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh penggunaan media gambar terhadap hasil belajar siswa. Perhitungan besar pengaruh menggunakan rumus effect size. Rumus effect size dapat dilihat pada gambar 3.9.
Gambar 3.9 Rumus Effect Size (Field, 2009: 332) Keterangan:
r = effect size
t = harga uji t
df = harga derajat kebebasan
Gambar 3.9 adalah rumus effect size. Besar effect size yang telah dihitung kemudian dikategorikan berdasar pada kriteria tertentu. Cohen (dalam Field, 2009: 57) menyatakan besarnya effect size terbagi dalam 3 kategori. Kriteria yang digunakan untuk menentukan besarnya effect size dapat dilihat pada tabel 3.15.
Tabel 3.15 Kategori Effect Size Cohen (dalam Field, 2009: 57) Nilai effect size Kategori
0,10 – 0,29 Small effect (efek kecil) 0,30 – 0,49 Medium effect (efek sedang) 0,50 – 1,00 Large effect (efek besar)
Persentase pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain dapat diketahui dengan menghitung koefisien determinasi. Koefisien determinasi dilambangkan dengan R2. Rumus koefisien determinasi dapat dilihat pada gambar 3.10 (Field, 2009: 179).
R2 = r2 x 100%
Gambar 3.10 Rumus Koefisien Determinasi Keterangan:
R2 = koefisien determinasi r2 = kuadrat effect size
Gambar 3.10 adalah rumus koefisien determinasi (R2). Koefisien determinasi dihitung setelah besar nilai effect size diketahui. Koefisien determinasi akan mempermudah pembaca dalam memahami besarnya pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain karena nilainya dalam bentuk persen.
8. Uji Signifikansi Selisih Rata-Rata Skor Pretest dan Posttest
Uji signifikansi selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest dilakukan untuk mengetahui perbedaan atau signifikan selisih rata-rata skor pretest dan posttest
pada masing-masing kelompok. Uji signifikansi selisih rata-rata skor pretest dan
posttest dilakukan dengan menggunakan paired t-test. Rumus paired t-test dapat dilihat pada gambar 3.11. Perhitungan uji signifikansi selish rata-rata skor pretest
dan posttest dengan menggunakan program SPSS 20.00.
Gambar 3.11. Rumus Paired t-test (Field, 2009: 327) Keterangan:
= perbedaan rata-rata antara sampel = rata-rata populasi
= perbedaan standar error
Hipotesis dalam uji signifikansi selisih rata-rata skor pre-test dan skor post-test dengan menggunakan paired t-test untuk kelompok kontrol adalah:
Ho : tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest pada kelompok kontrol (Ho: µ1 = µ2).
Ha : ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor
posttest pada kelompok kontrol (Ha: µ1≠ µ2).
Kriteria pengambilan keputusan yang dilakukan dalam uji signifikansi selisih rata-rata skor pretest dan posttest dengan menggunakan paired t-test untuk kelompok kontrol adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed)≥ 0,05 maka Ho gagal ditolak atau Ha ditolak artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest pada kelompok kontrol.
2) Jika harga sig. (2-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak artinya ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest pada kelompok kontrol.
Pengujian signifikansi selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest juga dilakukan pada kelompok eksperimen. Hipotesis dalam paired t-test untuk kelompok eksperimen adalah:
Ho : tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest pada kelompok eksperimen (Ho: µ1 = µ2).
Ha : ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor
posttest pada kelompok eksperimen (Ha: µ1≠ µ2).
Kriteria pengambilan keputusan yang dilakukan dalam uji signifikansi selisih rata-rata skor pretest dan posttest dengan menggunakan paired t-test untuk kelompok eksperimen adalah:
1) Jika harga sig. (2-tailed)≥ 0,05 maka Ho gagal ditolak atau Ha ditolak artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest pada kelompok eksperimen.
2) Jika harga sig. (2-tailed) < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha gagal ditolak artinya ada perbedaan yang signifikan antara selisih rata-rata skor pretest dan skor posttest pada kelompok eksperimen.
