HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.2 Deskripsi Data Penelitian
4.1.3.2 Uji Linieritas
Berdasarkan data tersebut, dilihat dari Asymp sig (2-tailed) diperoleh nilai kemampuan pemecahan masalah sebesar 0,538 (> 0,05) dan hasil belajar matematika sebesar 0,204 (> 0,05). Jadi dapat disimpulkan bahwa kedua data tersebut berdistribusi normal (Priyatno, 2014: 78). Setelah data diketahui berdistribusi normal, langkah selanjutnya yaitu melakukan uji linieritas. Hasil uji normalitas secara lengkap dapat dibaca pada lampiran 23.
4.1.3.2Uji Linieritas
Uji linieritas dilakukan menggunakan Test for Linearity pada taraf signifikansi 0,05 dengan bantuan SPSS versi 20. Hasil pengujian dapat dilihat pada output ANOVA Table kolom Sig. baris Linearity. Dua variabel dikatakan linier apabila hasil perhitungan mempunyai nilai signifikansi kurang dari 0,05. Hasil analisis uji linieritas bisa dibaca pada Tabel 4.6 berikut.
Tabel 4.6 Hasil Uji Linieritas
Sum of Squares Df Mean Square F Sig. HasilBelajarMatematika * KemampuanPemecahanMasalah Linearity 3841.469 1 3841.469 32.073 .000
Berdasarkan Tabel 4.6, diketahui bahwa nilai signifikansi kedua variabel sebesar 0,000 (< 0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua variabel
mempunyai hubungan yang linier. Hasil uji linieritas secara lengkap dapat dibaca pada lampiran 24.
4.1.4 Analisis Akhir (Pengujian Hipotesis)
Analisis akhir (pengujian hipotesis) dalam` penelitian ini menggunakan analisis korelasi, analisis regresi sederhana, serta koefisien determinan. Analisis akhir bertujuan untuk menggambarkan hubungan kemampuan pemecahan masalah dengan hasil belajar matematika siswa, menggambarkan seberapa besar pengaruh kemampuan pemecahan masalah terhadap hasil belajar matematika siswa, serta mengetahui persentase pengaruh kemampuan pemecahan masalah terhadap hasil belajar matematika siswa.
4.1.4.1Analisis Korelasi
Analisis korelasi atau yang biasa disebut uji Product Moment (Sugiyono, 2013: 240) merupakan cara yang digunakan untuk menguji hipotesis asosiatif antara dua atau lebih variabel. Kriteria pengujian pada analisis korelasi Pearson
yaitu jika nilai signifikansi > 0,05 Ho diterima dan jika nilai signifikansi < 0,05 Ho ditolak (Priyatno, 2014: 128). Selanjutnya, koefisien korelasi dari penghitungan SPSS versi 20 diinterpretasi berdasarkan pedoman interpretasi koefisien korelasi menurut Sugiyono (2013: 242) pada Tabel 3.10. Berikut hasil dari penghitungan analisis korelasi Pearson dengan bantuan SPSS versi 20.
(1) Hipotesis
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara kemampuan pemecahan masalah dan hasil belajar matematika siswa kelas V SD se-Gugus Ki Hajar Dewantara Kecamatan Tegal Timur Kota Tegal (ρ = 0).
65 Ha: ada hubungan yang signifikan antara kemampuan pemecahan masalah dan hasil belajar matematika siswa kelas V SD se-Gugus Ki Hajar Dewantara Kecamatan Tegal Timur Kota Tegal (ρ ≠ 0).
(2) Kriteria pengujian:
Ho diterima jika nilai signifikansi pada kolom Sig. (2-tailed) > 0, sedangkan Ho ditolak jika nilai signifikansi signifikansi pada kolom Sig. (2-tailed) > 0,05 (Priyatno, 2014: 128). Interpretasi terhadap kuatnya hubungan menggunakan pedoman pada Tabel 3.10 (Sugiyono, 2013: 242). (3) Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesis menggunakan analisis korelasi Pearson dengan bantuan SPSS versi 20 Hasil output korelasi Pearson dapat dilihat pada Tabel 4.7. Hasil analisis korelasi secara lengkap dapat dilihat pada lampiran 25.
Tabel 4.7 Hasil Analisis Korelasi Pearson
Hasil Belajar Matematika Kemampuan Pemecahan Masalah Pearson Correlation .592** Sig. (2-tailed) .000 N 43 (4) Simpulan
Berdasarkan output kolom Sig. (2-tailed) diketahui bahwa nilai signifikansi sebesar 0,000 (< 0,05), sehingga Ho ditolak. Pada kolom
Pearson Correlation, dapat diketahui bahwa koefisien korelasi sebesar 0,592. Selanjutnya, koefisien korelasi tersebut diinterpretasikan sesuai
Tabel 3.10 tentang pedoman interpretasi koefisien korelasi. Berdasarkan Tabel 3.10, koefisien korelasi sebesar 0,592 termasuk kategori sedang. Jadi dapat disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara kemampuan pemecahan masalah dan hasil belajar matematika siswa kelas V SD se-Gugus Ki Hajar Dewantara Kecamatan Tegal Timur Kota Tegal.
4.1.4.2Analisis Regresi Sederhana
Regresi sederhana dapat dianalisis karena didasari oleh hubungan fungsional atau hubungan sebab akibat (kausal) variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) (Riduwan, 2013:148). Berdasarkan analisis korelasi Pearson
dapat disimpulkan bahwa ada hubungan fungsional antara kemampuan pemecahan masalah (X) dan hasil belajar matematika (Y), sehingga analisis regresi dapat dilakukan.
Analisis regresi pada penelitian ini menggunakan analisis regresi liinier sederhana karena terdapat satu variabel independen dan satu variabel dependen (Priyatno, 2014: 134). Hasil analisis regresi linier sederhana dapat dilihat pada
output Coefficients kolom t dan Sig. Jika thitung < ttabel dan signifikansi > 0,05 Ho diterima. Namun jika thitung > ttabel dan signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak (Priyatno, 2014: 141-5). Berikut ini merupakan hasil analisis regresi linier sederhana.
(1) Hipotesis
Ho : tidak ada pengaruh yang signifikan kemampuan pemecahan masalah terhadap hasil belajar matematika siswa kelas V SD se-Gugus Ki Hajar Dewantara Kecamatan Tegal Timur Kota Tegal (ρ = 0).
67 Ha : ada pengaruh kemampuan yang signifikan pemecahan masalah terhadap hasil belajar matematika siswa kelas V SD se-Gugus Ki Hajar Dewantara Kecamatan Tegal Timur Kota Tegal (ρ ≠ 0). (2) Kriteria pengujian
Ho diterima jika thitung < ttabel dan signifikansi > 0,05, sedangkan Ho ditolak jika thitung > ttabel dan signifikansi < 0,05 (Prayitno, 2014: 145). (3) Pengujian hipotesis
Penghitungan hipotesis menggunakan analisis regresi linier sederhana dengan bantuan SPSS versi 20. Hasil output regresi linier sederhana dapat dilihat pada Tabel 4.8. Hasil analisis regresi linier sederhana secara lengkap dapat dilihat pada lampiran 26.
Tabel 4.8 Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 53.558 4.889 10.955 .000 KemampuanPemecahan Masalah .470 .100 .592 4.706 .000
a. Dependent Variable: HasilBelajarMatematika
(4) Simpulan
Jika peneliti menggunakan sampel sebanyak 43 orang, maka nilai derajat kebebasan (df) = n – k = 43 – 2 = 41 dan signifikansi
025 , 0 2 05 ,
0 dapat diketahui nilai ttabel = 2,020. Berdasarkan Tabel 4.7 dapat diketahui bahwa nilai thitung = 4,706 (> 2,020) dan nilai signifikansi sebesar 0,000 (< 0,05), sehingga Ho ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa
kemampuan pemecahan masalah berpengaruh secara signifikan terhadap hasil belajar matematika.
Langkah selanjutnya memasukkan data ke persamaan regresi linier sederhana yaitu Ŷ = a + bX. Harga a dan b pada persamaan regresi linier sederhana dapat dilihat pada tabel Coefficients pada Unstandardized Coefficients B: constant dan KemampuanPemecahanMasalah. Berdasarkan penghitungan, ditemukan harga a = 53,558 dan harga b = 0,470. Persamaan regresi linier sederhana pada penelitian ini yaitu Ŷ = 53,558 + 0,470X. Hal ini berarti jika variabel X dinaikkan 1 satuan, maka variabel Y akan naik sebesar 0,470 (Prayitno, 2014: 144). Jadi, jika semakin tinggi tingkat kemampuan pemecahan masalah, maka hasil belajar matematika juga akan meningkat.