Teknik Analisis Data - METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

E. Teknik Analisis Data

Langkah selanjutnya setelah data dari seluruh responden yang diteliti terkumpul adalah menganalisis data. Analisis data merupakan hal yang sangat penting, karena untuk menjawab permasalahan yang telah dirumuskan dan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan. Sebelum menguji hipotesis

96 Riduwan. Op.Cit., hal. 51 97Ibid., hal. 52

dalam penelitian ini diperlukan adanya uji prasyarat penelitian terlebih dahulu.

1. Uji Normalitas

Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya suatu distribusi data. Hal ini penting diketahui berkaitan dengan ketetapan pemilihan uji statistik yang akan dipergunakan. Uji parametrik misalnya, mensyaratkan data harus berdistibusi normal. Apabila distribusi data tidak normal maka disarankan untuk menggunakan uji nonparametrik. Uji normalitas yang digunakan adalah uji normalitas residual. Rumus yang digunakan untuk uji normalitas data pada penelitian ini rumus Kolmogorov Sminov sebagai berikut:⁹⁹

D = | S(X) – f0(X) | Dimana,

D = Deviasi maksimum

S(X) = Fungsi distribusi frekuensi komulatif sampel F0 = Fungsi distribusi frekuensi komulatif teoritis

Sebelum menguji normalitas error, maka harus dicari terlebih dahulu nilai error (Residu). Rumus yang digunakan untuk mencari nilai error (Residu) adalah sebagai berikut:¹⁰⁰

𝑒 =𝑌 − 𝑌

Keterangan, e = Nilai error

𝑌 = Prediksi dari nilai Y yang diproyeksikan

𝑌 = Nilai Y

Adapun untuk mencari nilai error tersebut dilakukan dengan menggunakan aplikasi software SPSS 16 dengan langkah-langkah sebagai berikut:¹⁰¹

a. Buka program SPSS

b. Masukkan data variable X dan Y pada data view

99 Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D).

Bandung: Alfabeta, hal. 156 100Ibid.

101 C. Trihendradi. 2009. Step by Step SPSS 16 Analisis Data Statistik. Yogyakarta: Penerbit Andi, hal. 208

68 c. Klik Analyze →regression →linier d. Muncul kotak dialog linier regression

e. Masukkan variabel kemampuan siswa dalam pemecahan masalah matematika (Y) dalam kolom dependent dan masukkan variabel penerapan strategi pembelajaran inkuiri terbimbing (X) dalam kolom independen.

f. Pilih Method: Enter.

g. Klik Statistics dan pilih Descriptive.

h. Klik Plot dan masukan Zpred dalam kolom X dan SDResid dalam kolom Y, kemudian klik Histogram dan Normality Plot.

i. Klik Save, pada kotak dialog Linear Regression:save, klik Unstandardized Residual dan Unstandardized Predicted Value. Lalu Klik Continue.

j. Klik Ok Keterangan,

Data yang diambil dari variabel view pada SPSS 16 adalah bagian “Res_1”

Setelah nilai error diketahui, maka dilanjutkan dengan melakukan pengujian normalitas error dengan rumus Uji Kolmogorov Smirnov pada SPSS 16 dengan langkah-langkah sebagai berikut:¹⁰²

a. Klik Analyze →descriptive statistics→explore b. Muncul kotak dialog explore

c. Masukkan variable residu ke kotak Dependent List

d. Klik plots, kemudian muncul kotak dialog explore:plots, beri tanda centang pada normality plots with test. Lalu klik continue

e. Klik Ok

Hipotesis: H0 : Error tidak berdistribusi normal Ha : Error berdistribusi normal

Hasil uji normalitas dapat dilihat dari output Test of Normality. Menurut Siregar, kriteria pengujiannya sebagai berikut:¹⁰³

102 Syofian Siregar. Op.Cit., hal. 255 103Ibid., hal. 256

Jika p-value Kolmogorov Smirnov (nilai p) > 0,05 maka terima Ha (error berdistribusi normal)

Jika p-value Kolmogorov Smirnov (nilai p) < 0,05 maka tolak Ha (error tidak berdistribusi normal)

2. Uji Homogenitas Dua Varians

Uji homogenitas dua varians adalah rumus yang digunakan untuk mengetahui apakah sampel yang digunakan dalam penelitian ini homogen atau tidak. Adapun rumus dalam menghitung uji homogenitas adalah sebagai berikut:¹⁰⁴

𝐹= ^{𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖} ^{𝑇𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟}

𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖 𝑇𝑒𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 atau 𝐹 = ^𝑆¹

𝑆2² Hipotesis: H0 : Ada perbedaan varians (tidak homogen)

Ha : Tidak ada perbedaan varians (homogen)

Selain rumus tersebut diatas, rumus untuk menguji kehomogenitasan adalah rumus Levene Test sebagai berikut:¹⁰⁵

𝐿= 𝑊 − 𝑘 𝑛^𝑘𝑖 𝑖⁽𝑍 _𝑖− 𝑍 )² (𝑘 −1) 𝑛𝑖 (𝑍 𝑖𝑗 − 𝑍 )2 𝐽=1 𝑘 𝑖=1 dimana, 𝑍 _𝑖𝑗 = 𝑋_𝑖𝑗 − 𝑇 𝑍 𝑖 ⁼ 𝑛𝑖 𝑊_𝑖𝑗𝑍_𝑖𝑗 𝐽=1 𝑛𝑖 𝑍= ^𝑘𝑖=1𝑛𝑖𝑍𝑖 𝑊 Keterangan:

L = Nilai levene hitung

W = Jumlah bobot keseluruhan data

𝑇 = rata-rata grup ke-i k = banyaknya grup

𝑛𝑖 = banyaknya data dari grup ke-i 𝑊𝑖𝑗 = bobot ke-j dari grup ke-i Xij = nilai ke-j dari grup ke- i

104 Sudjana. 2005. Metode Statistika. Bandung: Tarsito, hal. 249

105 http://repository.upi.edu/operator/upload/3_pmtk_053844_chapter3.pdf, di unduh tanggal 23 Juli 2013 jam 13.00 WIB

Penulis menggunakan bantuan software SPSS 16 untuk menguji homogenitas data dengan rumus uji Levene (Levene Test). Langkah-langkah yang digunakan adalah sebagai berikut:¹⁰⁶

a. Buka program SPSS

b. Masukkan data variable x dan y pada data view c. Klik Analyze →compare means →One-Way ANOVA d. Muncul kotak dialog One-Way ANOVA

e. Masukkan variabel dependent ke kotak dependent list, kemudian variable independent ke kotak factor.

f. Klik Options, kemudian pada kotak dialog One-Way

ANOVA:Option, klik Descriptive dan Homogeneity of variance test. Lalu Klik Continue danKlik Ok.

Hasil uji homogenitas dapat dilihat dari output Test Homogeneity of Variance. Menurut Trihendradi (2009:154), kriteria pengujiannya sebagai berikut:

Jika Prob./Sig./P-Value > 0,05 maka terima Ha (homogen) Jika Prob./Sig./P-Value < 0,05 maka tolak Ha (tidak homogen) 3. Analisis Regresi

Menurut Riduwan (2008:244), kegunaan uji regresi sederhana adalah untuk meramalkan atau memprediksi variabel terikat (Y) apabila variabel bebas (X) diketahui. Beberapa langkah yang harus dilakukan, yaitu sebagai berikut:

a. Uji kelinearan regresi

Untuk mengetahui suatu regresi berpola linear atau tidak, analisis uji kelinearan regresi dengan menggunakan rumus sebagai berikut:¹⁰⁷

𝐹_{ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔} = 𝑆_𝑇𝐶2 𝑆𝑒²

106 C. Trihendradi. Op.Cit., hal 152 107 Sudjana. Op.Cit., hal. 332

71 Keterangan,

𝐹_{ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔}: Harga bilangan F untuk garis regresi

𝑆_𝑇𝐶2 : kuadrat tuna cocok

𝑆_𝑒2 : kuadrat error

Hipotesis: H0 : Data berpola tidak linear Ha : Data berpola linear

Penulis menggunakan bantuan software SPSS 16 untuk menguji kelinearan regresi. Langkah-langkah yang digunakan adalah sebagai berikut:¹⁰⁸

1) Klik Analyze →regression →linier

2) Masukkan variabel kemampuan siswa dalam pemecahan masalah matematika (Y) dalam kolom dependent dan masukkan variabel penerapan strategi pembelajaran inkuiri terbimbing (X) dalam kolom independen.

3) Pilih Method: Enter.

4) Klik Statistics dan pilih Estimate, Model fit, dan Descriptive. 5) Klik Plot dan masukan Zpred dalam kolom X dan SDResid

dalam kolom Y, kemudian klik Histogram dan Normality Plot. 6) Klik Continue. Ok

Hasil uji kelinearan dapat dilihat dari output Anova. Menurut Trihendradi, kriteria pengujiannya sebagai berikut:¹⁰⁹

Jika nilai Fhitung > Ftabel (df regression; df residual; 0,05) atau angka signifikansi (sig.) < 0,05, maka Ha diterima artinya hipotesis berpola linear atau model regresi antara variabel X dan variabel Y signifikan dan sebaliknya.

b. Persamaan regresi sederhana

Regresi atau ramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling mungkin terjadi di masa yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahan dapat diperkecil. Kegunaan regresi

108 C. Trihendradi. Loc.Cit. 109Ibid., hal. 211

dalam penelitian adalah untuk meramalkan atau memprediksi variabel terikat (Y) apabila variabel bebas (X).

Persamaan garis regresi linier sederhana adalah¹¹⁰

𝑌 = 𝑎 + 𝑏X Dimana,

𝑌 = Penduga bagi Y atau variabel terikat (variabel yang diduga)

𝑥 = Variabel bebas (variabel yang diketahui)

𝑎 = Nilai konstanta harga Y ketika harga X = 0 (intersep)

𝑏 = Nilai arah sebagai penentu ramalan atau prediksi yang menunjukkan nilai peningkatan (+) atau penurunan (-) variabel Y (slop)

Sebelum membuat persamaan regresi sederhana, maka harus dihitung terlebih dahulu a dan b menggunakan rumus berikut ini:¹¹¹

𝑏= 𝑛 𝑋𝑌 −( 𝑋)( 𝑌) 𝑛 𝑋2−( 𝑋)² 𝑎= 𝑌 − 𝑏. 𝑋

𝑛

Penulis menggunakan bantuan software SPSS 16 untuk mengetahui persamaan regresi sederhana. Data yang diambil dari output SPSS 16 adalah Coeficient.

c. Uji hipotesis

Uji hipotesis digunakan untuk menjawab permasalahan komprehensif yaitu terdapat tidaknya pengaruh penerapan strategi pembelajaran inkuiri terbimbing (X) terhadap kemampuan siswa dalam pemecahan masalah matematika (Y). Adapun uji hipotesis ini menggunakan uji t dengan rumus berikut ini:¹¹²

𝑡0 = 𝑏 − 𝐵0 𝑆_𝑏

Keterangan,

𝑡0 = thitung 𝐵0= Mewakili nilai B tertentu, sesuai hipotesisnya

𝑏 = Koefisien regresi 𝑆𝑏 = Kesalahan baku koefisien regresi b

110 Riduwan. Op.Cit., hal. 244 111Ibid.

Hipotesis: H0 : 𝐵= 𝐵0 berarti tidak ada pengaruh Ha : 𝐵 ≠ 𝐵0 berarti X mempengaruhi Y

Penulis menggunakan bantuan software SPSS 16, langkah-langkah yang digunakan sama seperti langkah-langkah-langkah-langkah pada uji kelinearan regresi. Data yang diambil dari output SPSS 16 adalah Coeficient. Menurut Iqbal Hasan, kriteria pengujiannya sebagai berikut:¹¹³ H0 : diterima, apabila −𝑡∝ 2≤ 𝑡0 ≤ 𝑡∝ 2 H0 : ditolak, apabila 𝑡0 <−𝑡∝ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑡0 >𝑡∝ 2 d. Ukuran kecukupan model

Untuk mengukur kecukupan model regresi, dapat dengan melihat koefisien determinasinya. Menurut Riduwan¹¹⁴, koefisien determinasi juga mempunyai tujuan untuk mengukur seberapa besar kontribusi antara variabel (X) terhadap variabel (Y), yakni kontribusi penerapan strategi pembelajaran inkuiri terbimbing terhadap kemampuan siswa dalam pemecahan masalah matematika, dalam bentuk persentase. Rumus yang digunakan adalah:¹¹⁵

KD = r² x 100% Keterangan:

KD = Koefisien Determinasi r = Koefisien Korelasi

Koefisien korelasinya dapat dihitung dengan menggunakan rumus analisis korelasi Product Moment sebagai berikut:¹¹⁶

𝑟𝑥𝑦 ⁼ 𝑛 𝑋𝑌 − 𝑋 𝑌

𝑛 𝑋2− 𝑋 2 𝑛 𝑌2−( 𝑌)² Keterangan:

𝑟𝑥𝑦= Koefisien korelasi ∑X = Jumlah skor siswa pada variabel X n = Banyaknya responden ∑Y = Jumlah skor siswa pada variabel Y

113Ibid., hal. 104 114 Riduwan. Loc.Cit. 115Ibid.

Ketentuannya, bila rhitung lebih kecil dari rtabel, maka H0

diterima dan Ha ditolak. Tetapi sebaliknya, bila rhitung lebih besar dari rtabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.

Rumus uji signifikansi korelasi Product Moment adalah sebagai berikut:¹¹⁷

𝑡= 𝑟 𝑛 −2 1− 𝑟2

Jika thitung > ttabel maka harga r signifikan. Untuk taraf signifikansi 5% dan dk = n – 2, diperoleh ttabel = 2,026.

Dalam dokumen PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN INKUIRI TERBIMBING TERHADAP KEMAMPUAN SISWA DALAM PEMECAHAN MASALAH MATEMATIKA DI KELAS X MAN 2 CIREBON - IAIN Syekh Nurjati Cirebon (Halaman 85-93)