BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.3 Uji Hipotesis Penelitian I
Hipotesis penelitian I adalah penerapan model pembelajaran inkuiri berpengaruh terhadap kemampuan interpretasi siswa kelas IV SD. Variabel dependen pada penelitian ini adalah kemampuan interpretasi, 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 kemampuan interpretasi 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. 4.1.3.1 Uji Perbedaan Kemampuan Awal
Uji perbedaan kemampuan awal ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan awal terutama pada kemampuan interpretasidari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen agar dapat dibandingkan. Pengujian diperlukan karena teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini tidak dilakukan dengan teknik
random sampling. Uji kemampuan awal dilakukan dengan cara menguji rerata
skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. 1. Uji Asumsi
72 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 Hnull diterima dan Hi ditolak, dengan kata lain distribusi data normal, sehingga uji statistik berikutnya menggunakan statistik parametrik dengan
Independent samples t-test (Field, 2009: 326). Jika harga p < 0,05, makaHnull
ditolak dan Hi diterima, dengan kata lain distribusi data tidak normal, sehingga uji statistiknya menggunakan statistik nonparametrik dengan Mann-Whitney atau
Wilconox signed rank test(Field, 2009: 345). Hasil Uji Normalitas skor pretest
kemampuan interpretasi kelompok kontrol dan kelompok eksperimen dapat dilihat pada tabel berikut (lihat Lampiran 4.3.1).
Tabel 4.5 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data
Kelompok p Keputusan
Kontrol 0,200 Normal
Eksperimen 0,081 Normal
Tabel 4.5 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.
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 signikan, 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 4.4.1).
Tabel 4.6 Hasil Uji Homogenitas Varian
Uji Statistik F df1 df2 p keputusan
Levene’s Test for Equality of Variances
73
Levene’s test dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukkan harga F = 0,873
dan harga p = 0,355. 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 kelompok 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 4.5.1).
Tabel 4.7 Hasil Uji Perbedaan Kemampuan Awal
Uji Statistik p Keputusan
Independent samples t-test 0,966 Tidak ada perbedaan
Tabel 4.7 menunjukkan harga p = 0,966 ( p> 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan kemampuan awal yang sama antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
4.1.3.2 Uji Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Uji signifikansi pengaruh perlakuan dilakukan untuk mengetahui pengaruh penerapan model pembelajaran inkuiri terhadap kemampuan interpretasi. 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 (2,824 – 2,158) – (2,66 – 2,142) = 0,666 – 0,224 = 0,442. Dari perhitungkan data tersebut hasil menunjukkan lebih dari 0, artinya ada perbedaan. Untuk mengetahui apakah perbedaanya signifikan atau tidak, maka dilakukanuji statistikdengan menggunakan program SPSS for Windows dengan tingkat kepercayaan 95% untuk uji dua ekor atau Sig. (2-tailed).
74 a. Uji Asumsi 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 Wilcoxon
signed rank test(Field, 2009: 345). Berdasarkan kriteria tersebut, berikut
merupakan hasil uji normalitas distribusi data selisih skor pretest – posttest kemampuan interpretasi (lihat Lampiran 4.3.1).
Tabel 4.8 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data Selisih Skor Pretest - Posttest
Kelompok p Keputusan
Kontrol 0,075 Normal
Eksperimen 0,200 Normal
Tabel 4.8 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 Lampiran4.6.1).
75 Tabel 4.9 Hasil Uji Homogenitas Varian
Uji Statistik F df1 df2 p keputusan
Levene’s Test for Equality of Variances
7,312 1 41 0,011 Tidak homogen
Levene’s test dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukkan harga F =
7,312 dan harga p = 0,011. Data tersebut menunjukkan bahwa tidak ada 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 uju statistik Independent samples t-test yang diambil adalah data baris kedua 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 4.7.1).
Tabel 4.10 Hasil Uji Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Uji Statistik p Keputusan
Independent samples t-test 0,042 Signifikan
Rerata skor yang dicapai pada kelompok eksperimen ( M = 0,69, SE = 0,17) lebih tinggi daripada rerata skor yang dicapai pada kelompok kontrol (M = 0,25, SE = 0,11). perbedaan skor tersebut signifikan dengan t (34,6) = -2,111 p = 0,042 ( 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 interpretasi. Berikut adalah grafik hasil perbandingan rerata selisih skor pretest ke posttest kemampuan interpretasi dan analisis pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
76 Grafik 4.1 Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Grafik 4.1 tersebut menunjukkan bahwa terdapat perbedaan peningkatan skor pada kedua kelompok. Skor pretest kelompok eksperimen lebih tinggi daripada skor pretest pada kelompok kontrol. setelah kedua kelompok menerima pembelajaran diketahui kelompok eksperimen memperoleh skor posttest sebesar 2,84 sedangkan pada kelompok kontrol sebesar 2,39. Mean pada kelompok eksperimen sebesar 0,6973 lebih tinggi daripada kelompok kontrol sebesar 0,2529. Berikut merupakan grafik hasil perbandingan rerata selisih skor pretest –
posttest antara kedua kelompok.
Grafik 4.2 Perbandingan Rerata Selisih Skor Pretest - Posttest
4.1.3.3 Uji Besar Pengaruh Perlakuan
Uji signifikansi besar pengaruh perlakuan tidak cukup untuk memperlihatkan seberapa kuat pengaruh tersebut. Uji besar pengaruh perlakuan
2.14 2.39 2.15 2.84 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 pretest posttest M e an kontrol eksperimen
77 (effect size) dilakukan untuk mengetahui besar pengaruh penerapan model pembelajaran inkuiri terhadap kemampuan interpretasi. 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 merupakanperhitungan besar pengaruh perlakuan pada kemampuan interpretasi (lihat Lampiran 4.8).
Tabel 4.11 Hasil Uji Besar Pengaruh Perlakuan
Variabel t t2 r (effect size) R2 % Kategori efek
Interpretasi -2,111 4,456 0,337 0,113 11,3 menengah
Tabel hasil uji efek menunjukkan persentase pada kemampuan interpretasi. Besar pengaruh perlakuan penerapan model pembelajaran inkuiri terhadap kemampuan interpretasi adalah r = 0,337 atau 11,3% atau efek menengah.
4.1.3.4 Analisis Lebih Lanjut
1. Persentase Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest a. Persentase Peningkatan
Perhitungan persentase peningkatan rerata pretest – posttest dilakukan untuk mengerahui peningkatan rerata pretest – posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen terhadap kemampuan interpretasi. 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
78 Tabel 4.12 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data Skor Pretest dan Posttest
Kelompok Aspek p Keputusan
Kontrol Pretest 0,200 Normal
Posttest 0,173 Normal
Eksperimen Pretest 0,081 Normal
Posttest 0,073 Normal
Tabel 4.12 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 Lampiran 4.9.1)
Tabel 4.13 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
No Kelompok Rerata Peningkatan
% Uji Statistik p Keputusan Pretest Posttest 1 Kontrol 2,1424 2,3967 11,86 Paired Samples t-test 0,032 Signifikan 2 Eksperimen 2,1509 2,8477 32,39 Paired Samples t-test 0,001 Signifikan
Hasil analisis menunjukkan bahwa rerata pretest dan posttest pada kelompok kontrol sebesar 2,1424 dan 2,3967. Persentase peningkatannhya sebesar 11,86%. Rerata pretest dan posttest pada kelompok eksperimen 2,1509 dan 2,8477. Persentase peningkatannya sebesar 32,39%. Persentase peningkatan pada kelompok eksperimen lebih tinggi daripada kelompok kontrol. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa penerapan model pembelajaran inkuiri meningkatkan kemampuan interpretasi lebih besar daripada metode ceramah. Berikut diagram peningkatan pretest ke posttest pada kedua kelompok terhadap kemampuan interpretasi.
79 Grafik 4.3 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
Tabel 4.13 dan grafik 4.3 menunjukkan bahwa pada kelompol kontrol mengalami peningkatan rerata skor antara pretest ke posttestdengan M = 0,254;
SD = 0,504 ; SE = 0,110 ; df = 20 dan harga p = 0,032 (p< 0,05), maka Hnull
ditolak dan Hi diterima. Dengan demikian, terdapat perbedaan yang signifikan dari pretest ke posttest pada kelompok kontrol. Nilai rerata pretest pada kelompok kontrol sebesar 2,14 dan nilai rerata posttest sebesar 2,39. Persentase peningkatan
pretest ke posttest kelompok kontrol yaitu 11,86%.
Pada kelompok eksperimen mengalami peningkatan rerata skor antara
pretest ke posttest dengan M = 0,696; SD = 0,841 ; SE = 0,179 ; df = 21 dan harga p = 0,001 (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 eksperimen sebesar 2,15 dan nilai rerata posttest sebesar 2,84. Persentase peningkatan pretest ke posttest kelompok eksperimen yaitu 32,39%.
Meskipun kedua kelompok, baik kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen mengalami peningkatan, akan tetapi peningkatan lebih besar terjadi pada kelompok eksperimen yaitu sebesar 32,39%. Sedangkan pada kelompok kontrol sebesar 11,86%. Persentase peningkatan skor pretest ke posttest dapat dilihat jelas melalui grafik 4.2 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 4.9.1).
2.14 2.39 2.15 2.84 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Kontrol Eksperimen Me an Pretest Posttest
80 Grafik 4.4 Gain Score
Berdasarkan grafik 4.4, gain score terendah pada kelompok kontrol sebesar -0,67, sedangkan pada kelompok eksperimen sebesar -0,33. Gain score tertinggi pada kelompok kontrol sebesar 1, sedangkan pada kelompok eksperimen sebesar 2. Hal ini menunjukkan bahwa selisih antara pretest dan posttest pada kelompok eksperimen lebih besar daripada kelompok kontrol.
Frekuensi siswa yang mendapatkan nilai 0,67 pada kelompok kontrol sebanyak 6 siswa dan pada kelompok eksperimen sebanyak 13 siswa. nilai 0,67 merupakan nilai tengah gain score yang di dapat dengan menghitung 50% dari nilai tertinggi. Persentase gain score 0,67 pada kelompok kontrol sebesar 28,57% sedangkan pada kelompok eksperimen sebesar 59,09%. Hal tersebut menunjukkan bahwa 59,09% diuntungkan dengan penerapan model pembelajaran inkuiri, sedangkan 28,57% 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 Soal
Perhitungan persentase peningkatan setiap item dilakukan untuk mengerahui peningkatan setiap item pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen terhadap kemampuan interpretasi. 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
3 0 0 5 7 3 3 0 0 0 0 3 1 3 2 3 2 4 2 2 0 2 4 6 8 -0,67 -0,33 -1 0 0,33 0,67 1 1,33 1,67 2 Fre ku en si Gain Score Kontrol Eksperimen
81
pretest dan posttest pada kemampuan interpretasi kelompok kontrol dan
kelompok eksperimen (lihat Lampiran 4.3.1).
Tabel 4.14 Hasil Uji Normalitas Distribusi Data Setiap Item Soal
Kelompok Aspek p Keputusan
Kontrol
Pretest 1a 0,005 Tidak normal
Posttest 1a 0,004 Tidak normal
Pretest 1b 0,001 Tidak normal
Posttest 1b 0,017 Tidak normal
Pretest 1c 0,000 Tidak normal
Posttest 1c 0,001 Tidak normal
Eksperimen
Pretest 1a 0,000 Tidak normal
Posttest 1a 0,000 Tidak normal
Pretest 1b 0,000 Tidak normal
Posttest 1b 0,000 Tidak normal
Pretest 1c 0,001 Tidak normal
Posttest 1c 0,000 Tidak normal
Tabel 4.14menunjukkan 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 4.15 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest kelompok kontrol
No Urutan Mean Peningkatan (%) Signifikansi Keterangan
1. Pretest 1a 2,1429 28,88 0,020 Signifikan
2. Posttest 1a 2,7619
3. Pretest 1b 1,9048 17,49 0,071 Tidak signifikan
4. Posttest 1b 2,2381
5. Pretest 1c 2,3810 -8,00 0,432 Tidak signifikan
6. Posttest 1c 2,1905
7. Rerata pretest 2,1424 11,86 0,032 signifikan
8. Rerata posttest 2,3967
Dari data tabel 4.13 tersebut, hasil analisis data menunjukkan bahwa persentase peningkatan dari soal item 1a sebesar 28,88%. Persentase peningkatan pada item 1b sebesar 17,49%. Kemudian persentase peningkatan pada item 1c adalah sebesar -8,00%. Dari hasil tersebut persentase peningkatan tertinggi pada
82 item 1a. Hal ini menunjukkan adanya perubahan dari hasil pretest ke posttest. Berikut merupakan diagaram peningkatan pretest ke posttest pada setiap aitem kelompok kontrol terhadap kemampuan interpretasi.
Grafik 4.5 Peningkatan Rerata Pretest ke PosttestSetiap Aitem Kelompok Kontrol Tabel 4.15 dan grafik 4.5 menunjukkan bahwa pada kelompol kontrol mengalami peningkatan rerata skor antara pretest ke posttest item 1a dengan nilai
pretest sebesar 2,14 dan nilai posttest sebesar 2,76. Persentase peningkatan pada
item 1a sebesar 28,88%. Pada item 1b mengalami peningkatan dilihat dari nilai
pretest sebesar 1.90 menjadi 2,23 pada nilai posttest. Persentase pada item 1b
sebesar 17,49%. Sedangkan pada item 1c mengalami penurunan dari nilai pretest sebesar 2,38 menjadi 2,19 pada nilai posttest. Hasil persentase pada item 1c sebesar -8,00%. Pada uji persentase peningkatan setiap item, persentase tertinggi terjadi pada item 1a.
Tabel 4.16 Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest kelompok eksperimen
No Urutan Mean Peningkatan (%) Signifikansi Keterangan
1. Pretest 1a 2,1364 23,40 0,057 Tidak signifikan
2. Posttest 1a 2,6364
3. Pretest 1b 2,000 50 0,003 Signifikan
4. Posttest 1b 3,000
5. Pretest 1c 2,3182 25,48 0,031 Signifikan
6. Posttest 1c 2,9091
7. Rerata pretest 2,1509 32,39 0,001 Signifikan
8. Rerata posttest 2,8477
Dari data tabel 4.16 tersebut, hasil analisis data menunjukkan bahwa persentase peningkatan dari soal aitem 1a sebesar 23,40%. Persentase peningkatan pada aitem 1b sebesar 50%. Kemudian persentase peningkatan pada item 1c adalah sebesar 25,48%. Lalu persentase peningkatan pada rerata pretest dan
2.14 1.9 2.38 2.14 2.76 2.23 2.19 2.39 0 1 2 3
Item 1a Item 1b Item 1c Rerata
Me
an
83
posttest kelompok kontrol sebesar 32,39%. Hasil pada setiap aitem menunjukkan
bahwa aitem 1b mengalami persentase peningkatan yang tinggi dibandingkan dengan aitem 1a dan 1c. Hal ini menunjukkan adanya perubahan dari hasil pretest ke posttest. Berikut merupakan diagaram peningkatan pretest ke posttest pada setiap aitem kelompok eksperimen terhadap kemampuan interpretasi.
Grafik 4.6 Peningkatan Rerata Pretest ke PosttestSetiap Aitem Kelompok Eksperimen
Tabel 4.16 dan grafik 4.6 menunjukkan bahwa pada kelompol eksperimen mengalami peningkatan rerata skor antara pretest ke posttest item 1a dengan nilai
pretest sebesar 2,13 dan nilai posttest sebesar 2,63. Persentase peningkatan pada
item 1a sebesar 23,40%. Pada item 1b mengalami peningkatan dilihat dari nilai
pretest sebesar 2,00 menjadi 3,00 pada nilai posttest. Persentase pada item 1b
sebesar 50%. Sedangkan pada item 1c mengalami penurunan dari nilai pretest sebesar 2,31 menjadi 2,90 pada nilai posttest. Hasil persentase pada item 1c sebesar 25,48%. Pada uji persentase peningkatan setiap item, persentase tertinggi terjadi pada item 1b.
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 posttest terhadap kemampuan interpretasi. 2.13 2 2.31 2.15 2.63 3 2.9 2.84 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
Item 1a Item 1b Item 1c Rerata
Me
an
84 Tabel 4.17Hasil Uji Besar Efek Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest Kelompok t t2 r (effect size) R2 % Kategori efek
Kontrol 2,311 5,3407 0,459 0,210 21 Kecil
Eksperimen 3,882 15,069 0,6462 0,4175 41,75 Besar
Hasil analisis menunjukkan bahwa setelah posttest, kemampuan kelompok kontrol berbeda dengan kelompok eksperimen. Hasil uji statistik pada kelompok kontrol M = 0,254; SD = 0,504; SE = 0,110; df = 20 dan p = 0,032 (p < 0,05), maka Hnull ditolak, artinya ada perbedaan skor yang signifikan dari pretest ke
posttest. Hasil uji kelompok eksperimen M = 0,696; SD = 0,841; SE = 0,179; df =
21 dan p = 0,001 (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 = 0,45 setara dengan 20,25% yang termasuk kategori kecil dan pada kelompok eksperimen r = 0,64 setara dengan 40,96% yang termasuk kategori efek besar.
2. Uji Korelasi antara Rerata Pretest dan Posttest
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 interpretasi (lihat Lampiran 4.11.1).
85
Kelompok r p Keputusan
Kontrol 0,670 0,001 Korelasi positif dan signifikan Eksperimen 0,068 0,764 Korelasi positif dan tidak signifikan
Tabel 4.18 menunjukkan hasil uji korelasi antara pretest dan posttest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Hasil uji korelasi menunjukkan harga p pada kelompok kontrol 0.001 ( p < 0,05) dan r berharga positif, maka Hnull ditolak. Hal ini berarti ada korelasi yang positif dan signifikan antara rerata
pretest dan posttest pada kemampuan interpretasi pada kelompok kontrol. Hasil
pada kelompok kontrol menunjukkan nilai positif artinya jika rerata skor siswa