BAB III METODE PENELITIAN
3.8 Teknik Analisis Data
Analisis data adalah kegiatan menghitung data agar dapat disajikan secara sistematis dan dapat dilakukan interpretasi (Priyatno, 2012: 1). Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan IBM SPSS Statistics 20 for Windows. Priyatno (2012: 11) memaparkan bahwa analisis parametrik adalah analisis yang mempertimbangkan distribusi data untuk mengetahui apakah data terdistribusi secara normal atau tidak. Jika data tidak terdistribusi normal, maka data dianalisis dengan metode statistik non parametrik. Langkah-langkah teknik analisis data sebagai berikut.
3.8.1 Uji Normalitas Distribusi Data
Field (2009: 144) memaparkan uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah distribusi data normal atau tidak dan untuk menentukan jenis statistik selanjutnya. Data berasal dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Data dianalisis dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Jika data terdistribusi normal, maka uji statistik selanjutnya adalah statistik parametrik misalnya dengan
Independent samples t-test atau Paired samples t-test (Field, 2009: 326). Jika data
parametrik yaitu Mann-Whitney U-test atau Wilcoxon (Field, 2009: 345). Teknik analisis data menggunakan tingkat kepercayaan 95%. Analisis hipotesis statistik adalah sebagai berikut.
Hi = Ada deviasi dari normalitas
Hnull = Tidak ada deviasi dari normalitas
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah sebagai berikut:
a. Jika harga Sig. (2-tailed) < 0,05, maka Hnull ditolak dan Hi diterima, artinya
berdistribusi tidak normal.
b. Jika harga Sig. (2- tailed) > 0,05, maka Hnull diterima dan Hi ditolak, artinya
berdistribusi normal.
3.8.2 Uji Perbedaan Kemampuan Awal
Tujuan melakukan uji perbedaan kemampuan awal ini adalah untuk mengetahui kemampuan awal yang sama atau tidak pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Data skor yang digunakan dalam analisis ini adalah data skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Data pretest berasal dari dua kelompok yang berbeda. Jika distribusi data normal, maka uji perbedaan rerata pretest menggunakan statistik parametrik Independent samples t-test (Field, 2009: 326), sedangkan jika distribusi data tidak normal maka, uji perbedaan rerata pretest menggunakan statistik non parametrik Mann-Whitney U-
tes (Field, 2009: 345).
Sebelum melakukan uji terhadap perbedaan rerata pretest, dilakukan uji asumsi untuk memeriksa homogenitas varians dengan melihat harga Sig. Levene’s
test. Jika harga Sig. > 0,05 maka terdapat homogenitas varians pada kelompok
kontrol dan kelompok eksperimen. Sedangkan jika harga Sig.< 0,05, maka tidak terdapat homogenitas varians pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (Field, 2009: 150). Sesudah dilakukan uji asumsi homogenitas varians, teknik analisis data selanjutnya menggunakan tingkat kepercayaan 95%. Analisis data menggunakan hipotesis statistik sebagai berikut.
Hi : Ada perbedaan skor pretest yang signifikan antara kelompok kontrol
Hnull : Tidak ada perbedaan skor pretest yang signifikan antara kelompok
kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah sebagai berikut:
a. Jika harga Sig. (2-tailed) > 0,05 maka Hnull diterima dan Hi ditolak. Artinya
tidak ada perbedaan antara skor pretest yang signifikan antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, dengan kata lain kedua kelompok memiliki kemampuan awal yang sama.
b. Jika harga Sig. (2-tailed) < 0,05 maka Hnull ditolak dan Hi diterima. Artinya
ada perbedaan antara skor pretest yang signifikan antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, dengan kata lain kedua kelompok memiliki kemampuan awal yang tidak sama.
Kondisi yang ideal untuk dilakukan penelitian eksperimen adalah jika kedua kelompok baik kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen memiliki kemampuan awal yang sama.
3.8.3 Uji Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Uji signifikansi pengaruh perlakuan bertujuan untuk melihat perbedaan selisih skor pretest dan posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, sehingga dapat diketahui pengaruh perlakuan terhadap kemampuan
mengaplikasi dan menganalisis. Uji signifikansi pengaruh perlakuan diperoleh
dengan cara mengurangkan rerata selisih skor pretest ke posttest I pada kelompok eksperimen dengan rerata selisih skor pretest ke posttest I pada kelompok kontrol (Cohen, 2007: 276-277).
Data rerata selisih skor yang diuji berasal dari kelompok yang berbeda, yaitu kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Uji statistik yang digunakan adalah jika distribusi data normal, maka uji signifikansi pegaruh perlakuan menggunakan statistik parametrik Independent samples t-test (Field, 2009: 326), sedangkan jika distribusi data tidak normal maka, uji signifikansi pegaruh perlakuan menggunakan statistik non parametrik Mann-Whitney U-test (Field, 2009: 345).
Sebelum melakukan uji signifikansi pengaruh perlakuan, dilakukan uji asumsi untuk memeriksa homogenitas varians dengan melihat harga Sig. Levene’s
test (Field, 2009: 340). Apabila harga Sig. > 0,05 maka terdapat homogenitas
varians pada kedua data yang dibandingkan. Apabila harga Sig.< 0,05, maka tidak terdapat homogenitas varians pada kedua data dari kelompok yang dibandingkan (Field, 2009: 150). Data uji statistik Independent samples t-test yang diambil adalah data pada baris pertama Equal variances assumed output SPSS jika variansnya homogen, sedangkan jika variansnya tidak homogen maka data yang diambil adalah data pada baris kedua (Field, 2009: 340). Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%. Analisis data menggunakan hipotesis statistik sebagai berikut.
Hi : Ada perbedaan yang signifikan antara selisih skor pretest ke posttest I
kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Hnull : Tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih skor pretest ke posttest I kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah sebagai berikut:
a. Jika harga Sig. (2-tailed) > 0,05 maka Hnull diterima dan Hi ditolak, maka
tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih skor pretest ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Artinya penerapan metode inkuiri tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kemampuan
mengaplikasi dan menganalisis.
b. Jika harga Sig. (2-tailed) < 0,05 maka Hnull ditolak dan Hi diterima, maka ada
perbedaan yang signifikan antara selisih skor pretest ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Artinya penerapan metode inkuiri berpengaruh secara signifikan terhadap kemampuan mengaplikasi dan
menganalisis.
3.8.4 Uji Besar Pengaruh Perlakuan
Uji besar pengaruh perlakuan bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh penerapan metode inkuiri terhadap kemampuan mengaplikasi dan
menganalisis. Uji besar pengaruh metode inkuiri dapat diketahui dengan mencari effect size. Effect size adalah suatu ukuran objektif dan terstandarisasi untuk
terdistribusi normal maka digunakan rumus koefisien korelasi Pearson (Field, 2009: 332).
Gambar 3.3 Rumus Besar Efek untuk Data Normal Keterangan:
r = besar pengaruh (effect size) perlakuan dengan menggunakan
koefisien korelasi Pearson t = harga uji t
df = harga derajad kebebasan (degree of freedom)
Jika data terdistribusi tidak normal, digunakan rumus sebagai berikut (Field, 2009: 550).
Gambar 3.4 Rumus Besar Efek untuk Data Tidak Normal Keterangan:
r = besar pengaruh (effect size) perlakuan
Z = harga konversi dari standar deviasi (dilihat dari uji statistik Mann-
Whitney)
N = dua kali jumlah responden yang bersangkutan
Kriteria untuk mengetahui besar pengaruh dapat diklasifikasikan sebagai berikut (Field, 2009: 57).
Tabel 3.6 Kriteria Besar Pengaruh Perlakuan r (effect size) Kriteria Efek
0,10 Kecil, setara dengan 1% pengaruh
perlakuan
0,30 Menengah, setara dengan 9% pengaruh
perlakuan
0,50 Besar, setara dengan 25 % pengaruh
perlakuan
Untuk mengetahui persentase pengaruh penerapan metode inkuiri terhadap kemampuan mengaplikasi dan menganalisis digunakan koefisien determinasi atau
R2 (Field, 2009: 179), yaitu dengan mengkuadratkan harga r (koefisien korelasi Pearson) kemudian dikalikan 100%.
