BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.4 Uji Hipotesis II
Hipotesis penelitian II adalah penerapan model pembelajaran inkuiri berpengaruh terhadap kemampuan analisis siswa kelas IV SD. Variabel dependen pada penelitian ini adalah kemampuan analisis, sedangkan variabel independen adalah penerapan model pembelajaran inkuiri. Instrumen yang digunakan untuk mengukur variabel dependen terdiri dari 3 soal uraian.
Hasil analisis statistik keseluruhan dihitung dengan meggunakan program statsitik yaitu IBM SPSS Statistics 22 for Windows dengan tingkat kepercayaan 95%. Tahap analisis data yang dilakukan adalah 1) Uji normalitas distribusi data untuk mengetahui normal tidaknya distribusi data. Hasil distribusi data menentukan analisis statistik parametrik atau non-parametrik tahap selanjutnya, 2) Uji perbedaan kemampuan awal untuk mengetahui kemampuan awal terhadap
86 kemampuan analisis pada kedua kelompok, 3) Uji siginifikansi pengaruh perlakuan dan, 4) Uji besar pengaruh perlakuan. Selanjutnya dilakukan analisis lebih lanjut yang terdiri atas a) Uji persentase peningkatan rerata pretest ke
posttest, b) Uji besar efek peningkatan rerata pretest ke posttest, dan c) Uji
korelasi antara rerata pretest dan posttest. 4.1.4.1 Uji Perbedaan Kemampuan Awal
Uji perbedaan kemampuan awal dilakukan untuk mengetahui kemampuan awal terutama pada kemampuan analisis dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen agar dapat dibandingkan. Uji kemampuan awal dilakukan dengan cara menguji rerata skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
1. Uji Asumsi
a. Uji Normalitas Distribusi Data
Uji normalitas distribusi data digunakan untuk menetapkan jenis uji statistik dalam analisis selanjutnya (Field, 2009: 144). Uji normalitas distribusi data dihitung dengan menggunakan program komputer IBM SPSS Statistics 22 for
Windows dengan tingkat kepercayaan yang digunakan yaitu 95%. Data diuji
dengan menggunakan One Sample Kolmogorov Smirnov Test. Data yang digunakan adalah data skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Kriteria yang digunakan untuk kesimpulan uji normalitas ini adalah jika harga p > 0,05 maka distribusi data normal, sehingga uji statistik berikutnya menggunakan statistik parametrik dengan Independent samples t-test (Field, 2009: 326). Jika harga p < 0,05 maka distribusi data tidak normal, sehingga uji statistiknya menggunakan statistik nonparametrik dengan Mann-Whitney atau Wilconox
signed rank testI (Field, 2009: 345). Hasil Uji Normalitas skor pretest
kemampuan analisis kelompok kontrol dan kelompok eksperimen dapat dilihat pada tabel berikut (lihat Lampiran 4.3.2).
Tabel 4.19 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data
Kelompok p Keputusan
Kontrol 0,080 Normal
Eksperimen 0,051 Normal
Tabel 4.17 menunjukkan bahwa harga p> 0,05 pada kelompok kontrol dan kelompok eskperimen, hal tersebut menunjukkan bukti bahwa skor pretest kelompok kontrol dan eksperimen memiliki distribusi data yang normal.
87 b. Uji Asumsi Homogenitas Varian
Setelah mengetahui normal tidaknya distribusi data, selanjutnya digunakan uji homogenitas varian dengan menggunakan Levene’s test. Jika p < 0,05 maka ada perbedaan varian yang signifikan, dengan kata lain varian tidak homogen. Sedangkan jika harga p > 0,05 maka tidak ada perbedaan varian yang signifikan, dengan kata lain varian homogen. Berikut ini adalah hasil uji asumsi homogenitas varian (lihat Lampiran 4.4.2).
Tabel 4.20Hasil Uji Homogenitas Varian
Uji Statistik F df1 df2 p keputusan
Levene’s Test for Equality of Variances
0,086 1 41 0,771 Homogen
Levene’s test dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukkan harga F = 0,860
dan harga p = 0,771. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat homogenitas varian pada kedua kelompok yang dibandingkan atau dengan kata lain tidak ada perbedaan varian yang signifikan.
c. Uji Statistik
Berdasarkan hasil uji asumsi, maka uji perbedaan kemampuan awal ini menggunakan statistik parametrik Independent samples t-test karena distribusi data normal pada kelompok kontrol dan eksperimen. Kriteria yang digunakan untuk menolak Hnull adalah harga p < 0,05, artinya ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest pada kedua kelompok. Hasil uji perbedaan kemampuan awal untuk rerata skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen dapat dilihat pada tabel berikut (lihat Lampiran 4.5.2).
Tabel 4.21Hasil Uji Perbedaan Kemampuan Awal
Uji Statistik p Keputusan
Independent samples t-test 0,263 Tidak ada perbedaan
Rerata skor yang dicapai pada kelompok eksperimen ( M = 2,273, SE = 0,138), sedangkan rerata skor yang dicapai pada kelompok kontrol (M = 2,491, SE = 0,133). Perbedaan skor tersebut siginifikan dengan t (41) = 1,135, p = 0,263 (
p> 0,05), maka Hnull diterima dan Hi ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan kemampuan awal pada kedua kelompok. Ancaman terhadap validitas internal berupa karakteristik subjek dapat dikendalikan dengan baik.
88 4.1.4.2 Uji Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Uji signifikansi pengaruh perlakuan dilakukan untuk mengetahui pengaruh penerapan model pembelajaran inkuiri terhadap kemampuan analisis. Uji signifikansi dapat dilakukan dengan menggunakan rumus (O2 – O1) – (O4 – O3) yaitu dengan menggunakan rerata selisih skor posttest – pretest pada kelompok eksperimen dan kelompok kontrol. Jika hasilnya lebih dari 0, maka ada pengaruh perlakuan. Jika perbedaanya signifikan maka ada pengaruh perlakuan. Berikut perhitungannya (2,802 – 2,273) – (2,412 – 2,491) = 0,529 – ( -0,079) = 0,442. Dari perhitungkan data tersebut hasil menunjukkan lebih dari 0, artinya ada perbedaan. Untuk mengetahui apakah perbedaannya signifikan atau tidak, maka dilakukanujistatistikdengan menggunakan program komputer IBM StatisticSPSS
for Windows dengan tingkat kepercayaan 95% untuk uji dua ekor atau Sig. (2-tailed).
1. Uji Asumsi
a. Uji Asumsi Normalitas Distribusi Data
Uji nolitas distribusi data digunakan untuk menetapkan jenis uji statistik dalam analisis selanjutnya (Field, 2009: 144). Uji normalitas distribusi data dihitung dengan menggunakan program komputer IBM SPSS Statistics 22 for
Windows dengan tingkat kepercayaan yang digunakan yaitu 95%. Data diuji
dengan menggunakan One Sample Kolmogorov Smirnov Test. Data yang digunakan adalah data skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Kriteria yang digunakan untuk kesimpulan uji normalitas ini adalah jika harga p > 0,05 maka distribusi data normal, sehingga uji statistik berikutnya menggunakan statistik parametrik dengan Independent samples t-test (Field, 2009: 326). Jika harga p < 0,05 maka distribusi data tidak normal, sehingga uji statistiknya menggunakan statistik nonparametrik dengan Mann-Whitney atau Wilcoxon
signed rank testI (Field, 2009: 345). Berdasarkan kriteria tersebut, berikut
merupakan hasil uji normalitas distribusi data selisih skor pretest – posttest kemampuan analisis (lihat Lampiran 4.3.2).
Tabel 4.22Hasil Uji Normalitas Distribusi Data Selisih Skor Pretest - Posttest
Kelompok p Keputusan
Kontrol 0,200 Normal
89 Tabel 4.20 menunjukkan bahwa harga p> 0,05 pada kelompok kontrol dan kelompok eskperimen, hal tersebut menunjukkan bukti bahwa skor selisih pretest – posttest kelompok kontrol dan eksperimen memiliki distribusi data yang normal. b. Uji Homogenitas Varian
Berdasarkan uji asumsi normalitas distribusi data selisih skor pretest –
posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen menunjukkan bahwa
distrubusi data normal. Langkah selanjutnya dilakukan uji asumsi untuk memeriksa homogenitas varian dengan Levene’s test. Jika harga p > 0,05 maka ada homogenitas varian pada kedua data yang dibandingkan. Jika harga p < 0,05 maka tidak ada homogenitas varian pada kedua data yang dibandingkan (Field, 2009: 150). Berikut merupakan hasil uji asumsi homogenitas varian selisih pretest – posttest (lihat Lampiran4.6.2)
Tabel 4.23Hasil Uji Homogenitas Varian
Uji Statistik F df1 df2 p keputusan
Levene’s Test for Equality of Variances
0,542 1 41 0,466 Homogen
Levene’s test dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukkan harga F =
0,542dan harga p = 0,466. Data tersebut menunjukkan bahwa terdapat homogenitas varian pada kedua data yang dibandingkan, karena harga Sig.
Levene’s test> 0,05.
c. Uji Statistik
Hasil uji asumsi menunjukkan bahwa tidak terdapat homogenitas varian pada kedua data, maka data uji statistik Independent samples t-test yang diambil adalah data baris pertama pada output SPSS (Field, 2009: 340). Tingkat kepercayaan untuk melakukan uji perbedaan kemampuan awal adalah 95%. Kriteria yang digunakan untuk menolak Hnull adalah jika p< 0,05. Berikut adalah hasil uji signifikansi pengaruh perlakuan (lihat Lampiran 4.7.2).
Tabel 4.24Hasil Uji Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Uji Statistik p Keputusan
Independent samples t-test 0,045 Signifikan
Rerata skor yang dicapai pada kelompok eksperimen ( M = 0,530, SE = 0,208) lebih tinggi daripada rerata skor yang dicapai pada kelompok kontrol (M =
90 0,206, SE = -0,079). perbedaan tersebut signifikan dengan t (41) = -2.072 p = 0,045 ( p< 0,05), maka Hnull ditolak dan Hi diterima. Hal ini menunjukkan bahwa ada perbedaan yang signifikan antara rerata selisih skor pretest – posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Dengan kata lain, penerapan model pembelajaran inkuiri berpengaruh terhadap kemampuan analisis. Berikut adalah grafik hasil perbandingan rerata selisih skor pretest ke posttest kemampuan analisis pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Grafik 4.7Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Grafik tersebut menunjukkan bahwa terdapat perbedaan selisih skor pada kedua kelompok. Skor pretest kelompok eskperimen lebih rendah daripada kelompok kontrol. Meskipun demikian, setelah kedua kelompok menerima pembelajaran diketahui kelompok kontrol memperoleh hasil sebesar 2,80 sedangkan kelompok kontrol memperoleh hasil sebesar 2,41. Mean pada kelompok eksperimen sebesar 0,53 lebih tinggi daripada kelompok kontrol sebesar -0,0795. Berikut merupakan grafik hasil perbandingan selisih skor pretest – posttest pada kedua kelompok.
2.49 2.41 2.27 2.8 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Pretest Posttest Me an Kontrol Eksperimen
91 Grafik 4.8 Perbandingan Rerata Selisih Skor Pretest - Posttest
4.1.4.3 Uji Besar Pengaruh Perlakuan
Uji signifikansi pengaruh perlakuan tidak cukup untuk memperlihatkan seberapa kuat pengaruh tersebut. Uji besar pengaruh perlakuan (effect size) dilakukan untuk mengetahui besar pengaruh penerapan model pembelajaran inkuiri terhadap kemampuan analisis. Data terdistribusi dengan normal, sehingga menggunakan rumus koefisien Pearson (Field, 2009: 57). Independent samples
t-test digunakan untuk mengambil r dalam melakukan uji besar pengaruh
perlakuan. Persentase pengaruh perlakuan diperoleh dengan menghitung koefisien determinasi (R2). Menghitung koefisien determinasi dilakukan dengan cara mengkuadratkan harga r (harga koefisien Pearson yang didapat) kemudian dikalikan 100% (Field, 2009: 179). Berikut merupakan perhitungan besar pengaruh perlakuan pada kemampuananalisis (lihat Lampiran 4.8).
Tabel 4.25Hasil Uji Besar Pengaruh Perlakuan
Variabel t t2 r (effect size) R2 % Kategori efek
Analisis -2,072 4,293 0,307 0,094 9,4 Menengah
Tabel hasil uji efek menunjukkan persentase pada kemampuan analisis. Besar pengaruh perlakuan penerapan model pembelajaran inkuiri terhadap kemampuan analisis adalah r = 0,307 atau 9,4% atau efek menengah.
4.1.4.4 Analisis Lebih Lanjut
92 a. Persentase Peningkatan
Perhitungan persentase peningkatan rerata pretest – posttest dilakukan untuk mengerahui peningkatan rerata pretest – posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen terhadap kemampuan analisis. Selanjutnya dilakukan uji signifikansi peningkatan skor pretest – posttest. Sebelum dilakukan uji signifikansi, maka dilakukan uji normalitas data pada skor pretest dan posttest untuk mengetahui data tersebut terdistribusi normal atau tidak menggunakan One
Sample Kolmogorov-Smirnov test. Data yang digunakan adalah skor pretest dan posttest. Kriteria yang digunakan untuk kesimpulan uji normalitas data yaitu jika
harga p> 0.05 maka distribusi data normal. Berikut hasil uji normalitas data skor
pretest dan posttest pada kemampuan interpretasi kelompok kontrol dan
kelompok eksperimen (lihat Lampiran 4.3.2).
Tabel 4.26 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data Skor Pretest dan Posttest
Kelompok Aspek p Keputusan
Kontrol Pretest 0,080 Normal
Posttest 0,128 Normal
Eksperimen Pretest 0,051 Normal
Posttest 0,198 Normal
Tabel 4.26 menunjukkan bahwa harga p> 0,05 pada aspek pretest dan
posttest untuk kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Aspek tersebut
menunjukkan bahwa distribusi data normal, maka pengujian skor pretest ke
posttest dilakukan dengan Paired Samples t-test untuk kelompok kontrol dan
kelompok eksperimen. Kriteria untuk menolak Hnull adalah jika harga p> 0,05, maka ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (Field, 2009: 53). Untuk mengetahui persentase peningkatan rerata pretest ke posttest dihitung dengan cara membagi selisih
posttest - pretest dengan pretest, kemudian dikalikan 100%. Berikut hasil
perhitungan persentase peningkatan rerata pretest ke posttest (Lihat
Lampiran4.9.1)
Tabel 4.27 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
No Kelompok Rerata Peningkatan
% Uji Statistik p Keputusan Pretest Posttest 1 Kontrol 2,4919 2,4129 -3,17 Paired Samples t- 0,707 Tidak signifikan
93 test 2 Eksperimen 2,2736 2,8027 23,27 Paired Samples t-test 0,019 Signifikan
Hasil analisis menunjukkan bahwa rerata pretest dan posttest pada kelompok kontrol sebesar 2,4919 dan 2,4129. Persentase peningkatannya sebesar -3,17%. Rerata pretest dan posttest pada kelompok eksperimen 2,2736 dan 2,8027. Persentase peningkatannya sebesar 23,27%. Persentase peningkatan pada kelompok eksperimen lebih tinggi daripada kelompok kontrol. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa penerapan model pembelajaran inkuiri meningkatkan kemampuan analisis lebih besar daripada metode ceramah. Berikut diagram peningkatan pretest ke posttest pada kedua kelompok terhadap kemampuan analisis.
Grafik 4.9 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
Tabel 4.27 dan grafik 4.9 menunjukkan bahwa pada kelompol kontrol mengalami penurunan rerata skor antara pretest ke posttest dengan M = -0,079;
SD = 0,949 ; SE = 0,207 ; df = 20 dan harga p = 0,707 (p> 0,05), maka Hnull
diterima dan Hi ditolak. Dengan demikian, tidak terdapat perbedaan yang signifikan dari pretest ke posttest pada kelompok kontrol. Nilai rerata pretest pada kelompok kontrol sebesar 2,49 dan nilai rerata posttest sebesar 2,41. Persentase peningkatan pretest ke posttest kelompok kontrol yaitu -3,17%.
Pada kelompok eksperimen mengalami peningkatan rerata skor antara
pretest ke posttest dengan M = 0,529; SD = 0,980 ; SE = 0,209 ; df = 21 dan harga p = 0,019 (p< 0,05), maka Hnull ditolak dan Hi diterima. Dengan demikian, terdapat perbedaan yang signifikan dari pretest ke posttest pada kelompok eksperimen. Hal ini dapat dilihat dari nilai rerata pretest pada kelompok
2.49 2.27 2.41 2.8 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Kontrol Eksperimen Me an Pretest Posttest
94 eksperimen sebesar 2,27 dan nilai rerata posttest sebesar 2,80. Persentase peningkatan pretest ke posttest kelompok eksperimen yaitu 23,27%.
Persentase peningkatan skor dapat pretest ke posttest dapat dilihat jelas melalui gambar 4.8 menggunakan grafik poligon untuk melihat perbedaan selisih skor pretest – posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Berikut grafik yang menunjukkan frekuensi selisih skor pretest – posttest (gain score) pada kedua kelompok (lihat Lampiran 4.9.3.3).
Grafik 4.10Gain Score
Berdasarkan grafik 4.10, gain score terendah pada kelompok kontrol sebesar -2,00, sedangkan pada kelompok eksperimen sebesar -1,33. Gain score tertinggi pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen sama yaitu sebesar 2,33. Hal ini menunjukkan bahwa selisih antara pretest dan posttest pada kelompok eksperimen lebih besar daripada kelompok kontrol.
Frekuensi siswa yang mendapatkan nilai 0,33 pada kelompok kontrol sebanyak 7 siswa dan pada kelompok eksperimen sebanyak 12 siswa. Nilai 0,33 merupakan nilai tengah gain score yang di dapat dengan menghitung 50% dari nilai tertinggi. Persentase gain score 0,33 pada kelompok kontrol sebesar 33,33% sedangkan pada kelompok eksperimen sebesar 57,14%. Hal tersebut menunjukkan bahwa 57,14% diuntungkan dengan penerapan model pembelajaran inkuiri, sedangkan 33,33% siswa kelompok kontrol diuntungkan dengan penerapan metode ceramah. Maka penerapan model pembelajaran inkuiri memiliki persentase lebih tinggi daripada penerapan metode ceramah.
b. Persentase Peningkatan Setiap Item
1 1 0 1 3 4 4 2 2 2 0 0 0 1 0 0 1 0 3 3 1 2 3 2 4 1 1 1 0 1 2 3 4 5 -2 -1.67 -1.33 -1 -0.67 -0.33 0 0.33 0.67 1 1.33 1.67 2 2.33 Fre ku en si Kontrol Eksperimen
95 Perhitungan persentase peningkatan setiap item pretest – posttest dilakukan untuk mengetahui seberapa besar persentase peningkatan rerata skor
pretest ke posttest setiap item dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Selanjutnya, dilaukan uji signifikansi peningkatan skor pretest ke posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen dan untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak maka dicari dengan menggunakan One Sample
Kolmogorov-Smirnov test. Kriteria untuk menerima Hnull adalah jika harga p> 0,05 maka distribusi data berdistribusi normal. Berikut merupakan hasil uji normalitas data skor pretest dan posttest pada kemampuan analisis kelompok kontrol dan kelompok eksperimen (lihat Lampiran 4.3.2)
Tabel 4.28 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data Skor Pretest dan Posttest
Kelompok Aspek p Keputusan
Kontrol
Pretest 2a 0,000 Tidak normal
Posttest 2a 0,007 Tidak normal
Pretest 6a 0,017 Tidak normal
Posttest 6a 0,005 Tidak normal
Pretest 2b 0,000 Tidak normal
Posttest 2b 0,002 Tidak normal
Eksperimen
Pretest 2a 0,009 Tidak normal
Posttest 2a 0,007 Tidak normal
Pretest 6a 0,001 Tidak normal
Posttest 6a 0,000 Tidak normal
Pretest 2b 0,007 Tidak normal
Posttest 2b 0,010 Tidak normal
Tabel 4.28menunjukkan bahwa harga p< 0,05 pada setiap item soal untuk kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Aspek tersebut memiliki distribusi data tidak normal, maka uji peningkatan skor pretest dan posttest setiap aitem menggunakan statistik non parametrik Wilcoxon signed rank test. Analisis statistik menggunakan SPSS 22 for Windows dengan tingkat kepercayaan 95% untuk diuji dua ekor atau Sig. (2-tailed). Untuk mengetahui persentase peningkatan setiap item maka dihitung dengan cara membagi selisih posttest – pretest dengan pretest, kemudian dikalikan 100%. Berikut hasil perhitungan persentase peningkatan rerata pretest ke posttest (lihat Lampiran 4.9.2).
Tabel 4.29 Peningkatan Rerata Pretest ke PosttestKelompok Kontrol
No Urutan Mean Peningkatan (%) Signifikansi Keterangan
1. Pretest 2a 3,1905 -13,43 0,151 Tidak signifikan
96
3. Pretest 6a 2,3333 -8,16 0,330 Tidak signifikan
4. Posttest 6a 2,1429
5. Pretest 2b 1,9524 19,50 0,135 Tidak signifikan
6. Posttest 2b 2,3333
7. Rerata Pretest 2,4919 -3,17 0,707 Tidak signifikan
8. Rerata Posttest
2,4129
Dari data tabel 4.29 tersebut, hasil analisis data menunjukkan bahwa persentase peningkatan dari soal item 2a sebesar -13,43%. Persentase peningkatan pada item 6a sebesar -8,16%. Kemudian persentase peningkatan pada item 2b adalah sebesar 19,50%. Dari hasil tersebut persentase peningkatan tertinggi pada item 2b. Hal ini menunjukkan adanya perubahan dari hasil pretest ke posttest. Selain itu juga untuk ketiga item di dalam kelompok kontrol menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Berikut merupakan diagaram peningkatan pretest ke
posttest pada setiap aitem kelompok kontrol terhadap kemampuan analisis.
Grafik 4.11 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest Setiap Aitem Kelompok Kontrol
Tabel 4.29 dan grafik 4.11 menunjukkan bahwa pada kelompol kontrol mengalami penurunan rerata skor antara pretest ke posttest item 2a dengan nilai
pretest sebesar 3,19 dan nilai posttest sebesar 2,76. Persentase pada item 2a
sebesar -13,43%. Pada item 6a mengalami penurunan dilihat dari nilai pretest sebesar 2,33 menjadi 2,14 pada nilai posttest. Persentase pada item 6a sebesar -8,16%. Sedangkan pada item 2b mengalami peningkatan dari nilai pretest sebesar
3.19 2.33 1.95 2.49 2.76 2.14 2.33 2.41 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
Item 2a Item 6a Item 2b Rerata
Me
an
97 1,95 menjadi 2,33 pada nilai posttest. Hasil persentase pada item 2b sebesar 19,50%. Pada uji persentase peningkatan setiap item, persentase tertinggi terjadi pada item 2b.
Tabel 4.30 Peningkatan Rerata Pretest ke PosttestKelompok Eksperimen
No Urutan Mean Peningkatan
(%)
Signifikansi Keterangan
1. Pretest 2a 2,9091 -7,81 0,475 Tidak signifikan
2. Posttest 2a 2,6818
3. Pretest 6a 1,9545 58,14 0,001 Signifikan
4. Posttest 6a 3,0909
5. Pretest 2b 1,9545 34,88 0,045 Signifikan
6. Posttest 2b 2,6364
7. Rerata Pretest 2,2736 23,27 0,019 Signifikan
8. Rerata Posttest
2,8027
Dari data tabel 4.30 tersebut, hasil analisis data menunjukkan bahwa persentase peningkatan dari soal item 2a sebesar -7,81%. Persentase peningkatan pada item 6a sebesar 58,14%. Kemudian persentase peningkatan pada item 2b adalah sebesar 34,88%. Dari hasil tersebut persentase peningkatan tertinggi pada item 6a. Hal ini menunjukkan adanya perubahan dari hasil pretest ke posttest. Selain itu juga item soal 6a dan 2b menunjukkan hasil yang signifikan. Berikut merupakan diagaram peningkatan pretest ke posttest pada setiap aitem kelompok kontrol terhadap kemampuan analisis.
Grafik 4.12 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest Setiap Aitem Kelompok Eksperimen
Tabel 4.30 dan grafik 4.12 menunjukkan bahwa pada kelompokeksperimen mengalami penurunan rerata skor antara pretest ke posttest
2.9 1.95 1.95 2.27 2.68 3.09 2.63 2.8 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
Item 2a Item 6a Item 2b Rerata
Me
an
98 item 2a dengan nilai pretest sebesar 2,90 dan nilai posttest sebesar 2,67. Persentase pada item 2a sebesar -7,81%. Pada item 6a mengalami peningkatan dilihat dari nilai pretest sebesar 1,95 menjadi 3,09 pada nilai posttest. Persentase pada item 6a sebesar 58,14%. Sedangkan pada item 2b mengalami peningkatan dari nilai pretest sebesar 1,95 menjadi 2,63 pada nilai posttest. Hasil persentase pada item 2b sebesar 34,88%. Pada uji persentase peningkatan setiap item, persentase tertinggi terjadi pada item 6a.
c. Uji Besar Efek Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
Uji besar efek peningkatan rerata pretest ke posttest dilakukan untuk mengetahui peningkatan skor yang signifikan dari pretest ke postest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Uji statistik pada kedua kelompok menggunakan Paired Samples t-test karena data berdistribusi normal (Field, 2009: 325). Kriteria untuk menolak Hnull adalah jika harga p < 0,05, maka ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest (Field, 2009: 53). Berikut hasil perhitungan persentase peningkatan rerata pretest ke posttestterhadap kemampuan analisis.
Tabel 4.31Hasil Uji Besar Efek Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest Kelompok t t2 r (effect size) R2 % Kategori efek
Kontrol -0,382 0,145 0,084 0,0070 0,70 Kecil
Eksperimen 2,531 6,405 0,4834 0,2336 23,36 Menengah
Hasil analisis menunjukkan bahwa setelah posttest, kemampuan kelompok kontrol berbeda dengan kelompok eksperimen. Hasil uji statistik pada kelompok kontrol M = -0,0790; SD = 0,949; SE = 0,110; df = 20 dan p = 0,707 (p >0,05), maka Hnull diterima, artinya tidak ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest. Hasil uji kelompok eksperimen M = 0,529; SD = 0,980; SE = 0,209; df = 21 dan p = 0,019 (p< 0,05), maka Hnull ditolak, artinya ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke posttest. Dengan demikian, terjadi peningkatan skor dari
pretest ke posttest. Persentase besar pengaruh model pembelajaran pada kelompok
kontrol r = 0,084 setara dengan 0,0070% yang termasuk kategori kecil dan pada kelompok eksperimen r = 0,4834 setara dengan 23,36% yang termasuk kategori efek menengah.
99 Uji korelasi dilakukan untuk mengetahui korelasi antara rerata pretest dan
posttest positif atau negatif. Jika hasil menunjukkan positif berarti semakin tinggi
skor pretest, maka semakin tinggi pula skor pretest . Signifikan berarti hasil skor korelasi tersebut dapat digeneralisasikan pada populasi. Selain itu, uji korelasi untuk memastikan kontrol terhadap ancaman validitas internal penelitian regresi statistik. Regresi statistik terjadi jika korelasinya negatif dan signifikan, artinya siswa mendapat skor pretest tinggi dan juga mendapat skor posttest yang lebih rendah. Sedangkan siswa yang mendapat skor pretest rendah akan mendapat skor
posttest lebih tinggi. Data yang digunakan adalah skor rerata pretest dan skor
rerata posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Dalam uji korelasi, data yang digunakan terdistribusi normal, sehingga menggunakan rumus
Pearson Correlation dengan tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%
(Field, 2009: 179). Kriteria untuk menolak Hnull adalah jika harga p< 0,05, maka ada korelasi yang signifikan antara rerata pretest dan posttest. Berikut ini merupakan hasil uji korelasi rerata pretest dan posttest terhadap kemampuan analisis (lihat Lampiran 4.11.2).
Tabel 4.32 Hasil Uji Korelasi Antara Rerata dari Pretest ke Posttest
Kelompok r p Keputusan
Kontrol -0,047 0,841 Negatif dan tidak signifikan Eksperimen -0,255 0,251 Negatif dan tidak signifikan
Tabel 4.32 menunjukkan hasil uji korelasi antara pretest dan posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Hasil uji korelasi menunjukkan harga p pada kelompok kontrol 0,841 ( p > 0,05) dan r berharga negatif, maka Hnull ditolak. Hal ini berarti ada korelasi yang negatif dan tidak signifikan antara rerata pretest dan posttest pada kemampuan analisis pada kelompok kontrol. Hasil pada kelompok kontrol menunjukkan nilai negatif artinya jika rerata skor siswa pada pretest tinggi maka hasil rerata skor siswa pada posttestsemakin rendah, begitu juga sebaliknya jika rerata skor siswa pada pretest rendah maka hasil rerata skor siswa pada posttesttinggi.