Skala II: Menyelesaikan Permasalahan
8. Tehnik Pengolahan Data
5) Siswa menuliskan atau mengungkapkan pertanyaan-pertanyaan mengenai materi yang belum dipahami serta menuliskan strategi-strategi penyelesaian masalah yang sudah dipahaminya pada lembar jurnal.
Perbedaan pendekatan pembelajaran CTLJ dan CTL terletak pada saat mempelajari materi awal, intervensi guru dan diskusi pada tahap proses pemahaman dan pemecahan masalah yang disajikan. Dengan demikian, tahapan pembelajaran CTL lainnya adalah serupa dengan CTLJ.
Sedangkan, kegiatan pada pembelajaran konvensional (PK) dilakukan guru dengan menjelaskan materi/konsep, membahas contoh soal dari yang tidak kontekstual dilanjutkan dengan contoh-contoh lainnya. Membahas permasalahan kontesktual hanya dilakukan pada materi konsep pamuncak. Kemudian guru memberi soal-soal untuk latihan, guru berperan sentral dalam setiap pembelajaran, sebagai nara sumber utama pembelajaran. Siswa pada umumnya berperan sebagai penerima informasi pengetahuan, interaksi monoton, sekali-kali ada tanya jawab tetapi bersifat satu arah dan didominasi guru.
8. Tehnik Pengolahan Data
a. Data Hasil Tes dan Nontes
Data hasil tes berupa skor hasil pretes dan postes digunakan untuk mengetahui tingkat kualitas gain dan pencapaian KPM, KPMM dan KDM siswa, yang kemudian dilanjutkan dengan penafsirannya sesuai dengan kelompok pendekatan pembelajaran (CTLJ, CTL dan PK), kategori/level sekolah (SA, ST, serta gabungan SA dan ST), dan peringkat kelompok PAM siswa (tinggi, sedang dan rendah). Selanjutnya, analisis statistik yang digunakan untuk menguji
8
hipotesis penelitian, diawali dengan pengujian normalitas data dan homogenitas data baik terhadap bagian-bagiannya maupun secara keseluruhan. Uji normalitas data menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov Z (K-S-Z) dan homogenitas data diuji dengan menggunakan uji Lavene. Akan tetapi, apabila data tidak tersebar secara homogen tetapi sepuluh kali simpangan baku terkecilnya masih lebih besar dari simpangan baku terbesarnya (Widhiarso, 2008), maka pengolahan data selanjutnya dilakukan uji anova dua jalur serta dilanjutkan dengan uji post hoc Shceffe atau Tamhane yang disesuaikan dengan rumusan permasalahannya. Seluruh perhitungan statistik menggunakan bantuan komputer program SPSS 16, dengan tingkat signifikansi 5%. Selain dilakukan analisis kuantitatif, peneliti juga melakukan analisis kualitatif berupa analisis respon siswa terhadap pembelajaran (CTLJ dan CTL) dan KDM siswa berdasarkan lembar jurnal siswa, lembar obersvasi aktivitas guru dan siswa wawancara, skala KDM serta analisis korelasi antara KPM, KPMM dan KDM siswa.
Kualitas peningkatan KPM, KPMM dan KDM dilakukan dengan menggunakan gain yang ternormalisasi (g). Rumus gain menurut Meltzer (2002) adalah: g = pretes skor -ideal skor pretes skor -postes skor
Kategori gain yang ternormalisasi (g) adalah: g < 0,3 ; rendah
0,3 ≤ g < 0,7 ; sedang 0,7 ≤ g ; tinggi.
8
Pengujian normalitas dengan tes satu-sampel Kolmogorov-Smirnov dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut.
H0: Data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal H1: Data sampel berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal Statistik uji yang digunakan adalah tes satu-sampel Kolmogorov-Smirnov Z. Adapun kriteria yang ditetapkan Trihendradi (2009) adalah:
Jika Asymp. Sig (2-tailed) ≤ ½ α maka H0 ditolak Jika Asymp. Sig (2-tailed) > ½ α maka H0 diterima.
Persyaratan ke-dua yang diuji adalah mengenai uji homogenitas varians dengan tes Levene. Hipotesis yang diajukan adalah:
H0: kelompok data sampel memiliki varians yang sama H1: kelompok data sampel tidak memiliki varians yang sama
Menurut Trihendradi (2009), jika sig ≤ α maka H0 ditolak, tetapi jika sig > α maka H0 diterima.
Untuk menguji perbedaan rata-rata dari tiga sampel digunakan uji Anava satu jalur. Pada Anova satu jalur, hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang diajukan adalah:
H0: µ1 = µ2 = µ3
H1: Berlakunya µ1≠ µ2 , µ1≠ µ3, atau µ2≠ µ3 Menurut Trihendradi (2009), kriteria hipotesis tersebut adalah:
Jika sig ≤ α maka H0 ditolak Jika sig > α maka H0 diterima.
Apabila H0 dalam uji Anava satu jalur dinyatakan ditolak serta data variansnya homogen maka dilanjutkan dengan tes post-hoc Scheffe, tetapi apabila H0 dalam uji Anava satu jalur dinyatakan ditolak serta data variansnya tidak homogen maka dilanjutkan dengan tes post-hoc Tamhane.
8
Selanjutnya, untuk mengetahui ada atau tidak adanya interaksi diuji dengan menggunakan Anava dua jalur. Hipotesis statistik yang diajukan dalam pengujian interaksi adalah:
H0: tidak terdapat interaksi H1: terdapat interaksi
Pengujian hipotesis yang dilakukan menggunakan Anava dua jalur memiliki kriteria tolak H0 jika Sig ≤ 0,05 dan terima H0 jika Sig > 0,05 (Trihendradi, 2009). Dari hasil analisis out put Anova dua jalur, akan tampak pula analisis perbedaan rerata hasil pembelajaran ketiga pendekatan pembelajaran, oleh karena itu untuk melihat pendekatan pembelajaran mana yang berbeda secara signifikan, dilanjutkan dengan tes post-hoc Scheffe (bila varians data sampel homogen) atau tes post-hoc Tamhane (bila varians data sampel tidak homogen). Selain itu, dari hasil analisis out put Anova dua jalur, akan tampak pula analisis perbedaan rerata hasil pembelajaran berdasarkan peringkat siswa ataupun peringkat sekolah.
Keterkaitan permasalahan, hipotesis dan uji statistik yang digunakan dalam penelitian ini, disajikan sesuai Tabel 3.10
Tabel 3.10
Keterkaitan Permasalahan, Hipotesis dan Jenis uji Statistik
Masalah Level Sekolah Hipotesis Penelitian Jenis Uji Statistik Perbedaan peningkatan kemampuan pemahaman matematis antara siswa yang mendapatkan CTLJ, CTL dan PK ST 1 Anova 2 Jalur, Uji Post Hoc Scheffe atau Tamhane SA 5 ST + SA 9 Perbedaan peningkatan
kemampuan pemecahan masalah matematis antara siswa yang mendapatkan CTLJ, CTL dan PK
ST 15
SA 19
8 Masalah Level Sekolah Hipotesis Penelitian Jenis Uji Statistik Anova 2 Jalur, Uji Post Hoc Scheffe atau Tamhane Perbedaan peningkatan
kemampuan disposisi matematis antara siswa yang mendapatkan CTLJ, CTL dan PK ST 29 SA 31 ST + SA 33 Perbedaan pencapaian kemampuan pemahaman matematis antara siswa yang mendapatkan CTLJ, CTL dan PK
ST 3
SA 7
ST + SA 26 Perbedaan pencapaian
kemampuan pemecahan masalah matematis antara siswa yang mendapatkan CTLJ, CTL dan PK
ST 17
SA 21
ST + SA 12 Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan PAM siswa dalam peningkatan KPM
ST 2
SA 6
ST + SA 10 Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan PAM siswa dalam peningkatan KPMM
ST 16 Anova 2 Jalur, Uji Scheffe atau Tamhane SA 20 ST + SA 24 Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan PAM siswa dalam peningkatan KDM
ST 30
SA 32
ST + SA 34 Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan PAM siswa dalam pencapaian KPM
ST 4
SA 8
ST + SA 13 Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan PAM siswa dalam pencapaian KPMM
ST 18
SA 22
ST + SA 27 Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan level sekolah siswa dalam peningkatan KPM
ST + SA 11
Interaksi antara pembelajaran CTLJ, CTL, dan PK dengan level sekolah siswa dalam peningkatan KPMM
ST + SA 25
Interaksi antara pembelajaran CTLJ, CTL, dan PK dengan level sekolah siswa dalam peningkatan KDM
8 Masalah Level Sekolah Hipotesis Penelitian Jenis Uji Statistik Anova 2 Jalur, Uji Scheffe atau Tamhane Interaksi antara pembelajaran
CTLJ, CTL, dan PK dengan level sekolah siswa dalam pencapaian KPM
ST + SA 14
Interaksi antara pembelajaran CTLJ, CTL, dan PK dengan level sekolah siswa dalam pencapaian KPMM
ST + SA 28
Korelasi antara kemampuan pemahaman matematis,
pemecahan masalah matematis dan disposisi matematis pada siswa yang mendapatkan CTLJ
ST + SA 36
Korelasi Parsial
Korelasi antara kemampuan pemahaman matematis,
pemecahan masalah matematis dan disposisi matematis pada siswa yang mendapatkan CTL
ST + SA 36
Korelasi antara kemampuan pemahaman matematis,
pemecahan masalah matematis dan disposisi matematis pada siswa yang mendapatkan PK
ST + SA 36
b. Analisis Hasil dan Respon Tes Skala Kemampuan Disposisi Matematis
Sebelum menganalisis respon siswa dari tes skala diposisi matematis, terlebih dahulu dilakukan validasi dan estimasi butir skala DM dengan cara pemberian skor setiap item skala KDM, setelah didapat skor skala KDM dari kelas eksperimen 1, 2 dan kontrol dilanjutkan dengan validasi setiap butir pernyataan dengan uji-t. Butir skala KDM yang tidak valid tidak diikut sertakan dalam pengolahan statistik inferensial dalam pengujian hipotesis penelitian (dalam hal ini pernyataan nomor 31 dan 46 adalah pernyataan yang tidak valid).
8
Selanjutnya, untuk menganalisis respon siswa pada tes skala sikap KDM yang telah divalidasi, analisis tes dilakukan dengan tiga cara. Pertama, mencari rataan skor dari keseluruhan siswa. Kedua, mencari rataan per item soal dari seluruh siswa. Ketiga, mencari tingkat KDM siswa untuk masing-masing item. Setelah data ditabulasi dan dianalisis, maka sebagai tahap akhir dilakukan interpretasi kualitas tingkat KDM tiap aspek dan sub aspeknya. Selain itu, rata-rata respon siswa terhadap KDM (per item soal) dikatakan positif bila rata-rata-rata-rata respon siswa tersebut lebih besar dari skor netralnya. Begitu pula sebaliknya. Skor netral dihitung berdasarkan rata-rata skor per item soal. Misalkan untuk item no 1, pemberian skor untuk SS, S, TS, STS berturut-turut 4, 3, 2, dan 1. Jika seluruh siswa yang mengikuti tes sebanyak 44 orang, dan jumlah siswa yang memilih opstion SS, S, TS, STS masing-masing 10, 19, 11 dan 4 siswa, maka rata-rata respon siswa untuk soal no.1 tersebut adalah (10.4 + 19.3 + 11.2 + 4.1) : 44 = 2,80. Skor netralnya adalah ¼ (4 + 3 + 2 + 1) = 2,5. Jadi respon siswa terhadap item no.1 adalah positif, karena rata-rata respon siswa lebih besar dari skor netralnya.
Rumus tingkat kualifikasi kemampuan disposisi matematis siswa yang dimodifikasi dari adaptasi tingkat indeks prestasi (Depdiknas, 2003:112) adalah:
TKDMS =
SI JSKDM
×100 % Keterangan:
TKDMS = Tingkat Kemampuan Disposisi Matematis (KDM) Siswa JSKDM = Jumlah Skor KDM Siswa Seluruh Item
8
Sedangkan, rumus rerata tingkat kualifikasi KDM per sub aspek atau per aspek disposisi matematis siswa adalah:
TKDMP =
JSKDM
JRKDM ×100 %
Keterangan:
TKDMP = Rerata Tingkat KDM tiap Aspek (tiap Sub Aspek).
JRKDM = Jumlah Rerata Skor KDM Seluruh Siswa tiap item (Sub Aspek). JSKDM = Jumlah Skor Maksimum Item KDM (tiap Sub Aspek)
Setelah data ditabulasi dan dianalisis menggunakan program komputer Microsoft Excel 2007, maka sebagai tahap akhir dilakukan interpretasi tingkat kualitas KDM yang disajikan pada Tabel 3.11
Tabel3.11
Interpretasi Tingkat Kualifikasi KDM
Besar Persentase Interpretasi
0 % - 30% Sangat Rendah 31% - 54% Rendah 55% -74% Sedang 75%- 89% Tinggi 90% - 100% Sangat Tinggi
