BAB III METODE PENELITIAN
3.8 Teknik Analisis Data
3.8.1 Uji Pengaruh Perlakuan
3.8 Teknik Analisis Data
Analisis yang dilakukan oleh peneliti menggunakan program komputer
IBM SPSS Statistics 22 for Windows dengan tingkat kepercayaan 95%. Dalam
teknik analisis data ini ada langkah analisis data yang akan dilakukan sebagai berikut.
3.8.1 Uji Pengaruh Perlakuan
Sebelum melakukan langkah-langkah analisis statistik untuk menguji hipotesis penelitian, diperlukan langkah-langkah pengujian awal untuk memastikan syarat-syarat yang harus dipenuhi terlebih dahulu guna menentukan jenis-jenis uji statistik yang sesuai untuk pengujian selanjutnya. Untuk itu dilakukan uji asumsi berupa uji normalitas distribusi data, uji homogenitas varian, dan uji perbedaan kemampuan awal.
3.8.1.1 Uji Asumsi
1. Uji Normalitas Distribusi Data
Uji normalitas distribusi data digunakan untuk menentukan jenis uji statistik dalam analisis selanjutnya. Kondisi yang ideal adalah jika data terdistribusi secara normal. Jika data terdistribusi secara normal, analisis statistik selanjutnya menggunakan statistik parametrik, dalam penelitian ini digunakan
independent samples t test untuk data tidak berpasangan atau paired samples t test
untuk data berpasangan. Jika data terdistribusi secara tidak normal, analisis statistik selanjutnya menggunakan statistik non parametrik, dalam penelitian ini
45 digunakan Mann-Whitney U test untuk data tidak berpasangan atau Wilcoxon
signed rank test untuk data berpasangan.Untuk uji normalitas distribusi data
digunakan Kolmogorov-Smirnov test dengan hipotesis statistik sebagai berikut.
Hnull : Tidak ada deviasi dari normalitas Hi : Ada deviasi dari normalitas
Kriteria yang digunakan untuk mengetahui normalitas distribusi data adalah sebagai berikut.
a. Jika harga p < 0,05, Hnull ditolak dan Hi diterima. Dengan kata lain, distribusi data tidak normal.
b. Jika harga p > 0,05, Hnull diterima dan Hi ditolak. Dengan kata lain, distribusi data normal.
Untuk uji normalitas distribusi data, data diambil dari seluruh skor pretest,
posttest I, posttest II, dan selisih pretest-posttest I dari kelompok kontrol dan
kelompok eksperimen.
2.Uji Homogenitas Varian
Uji homogenitas varian dilakukan untuk memastikan apakah skor rerata dua kelompok yang dibandingkan memiliki varian yang homogen. Kondisi yang ideal adalah jika variannya homogen. Pengujian ini diperlukan terutama untuk penggunaan statistik parametrik untuk data yang tidak berpasangan yaitu
independent samples t test. Teknik pengujian homogenitas varian menggunakan Levene’s test (Field, 2009: 340). Jika varian homogen, data yang digunakan
adalah data pada baris pertama dalam analisis output SPSS pada independent
samples t test yang sebaris dengan keterangan equal variances assumed dan jika
varian tidak homogen, data yang digunakan adalah data pada baris kedua dengan keterangan equal variances not assumed. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut.
Hnull Tidak ada perbedaan varian yang signifikan antara rerata pretest-posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Hi Ada perbedaan varian yang signifikan antara rerata pretest-posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
46 Kriteria yang digunakan untuk mengetahui homogenitas varian adalah sebagai
berikut.
a. Jika harga p < 0,05, Hnull ditolak dan Hi diterima. Artinya, ada perbedaan varian yang signifikan. Dengan kata lain, varian kedua kelompok tersebut tidak homogen.
b. Jika harga p > 0,05, Hnull diterima dan Hi ditolak. Artinya, tidak ada perbedaan varian yang signifikan. Dengan kata lain, varian kedua kelompok tersebut homogen.
Untuk uji homogenitas varian, data diambil dari skor pretest dan selisih
pretest-posttest I dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
3.8.1.2 Uji Perbedaan Kemampuan Awal
Uji perbedaan kemampuan awal dilakukan dengan menganalisis hasil
pretest dari kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Uji perbedaan
kemampuan awal bertujuan untuk mengetahui kemampuan awal yang dimiliki kelompok kontrol dan kelompok eksperimen terhadap kemampuan mengingat dan memahami, sehingga kemampuan dua kelompok dapat dibandingkan. Uji ini dilakukan dengan menghitung rerata skor pretest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Jika kedua kelompok memiliki kemampuan awal yang setara, maka kemungkinan bias kecil (Neuman, 2013: 238). Jika terdistribusi normal, maka menggunakan Independent samples t-test, sedangkan jika data tidak terdistribusi normal maka menggunakan Mann-Whitney U-test (Field, 2009: 345).
Analisis statistik menggunakan program komputer IBM SPSS Statistics 22
for Windows dengan tingkat kepercayaan 95%. Analisis data uji perbedaan
kemampuan awal menggunakan hipotesis statistik sebagai berikut.
Hnull : Tidak ada perbedaan rerata pretest yang signifikan antara kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Hi : Ada perbedaan rerata pretest yang signifikan kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria untuk menarik kesimpulan.
a. Jika harga p > 0,05, Hnull diterima dan Hi ditolak. Artinya, tidak ada perbedaan kamampuan awal yang signifikan antara kelompok kontrol dan
47 kelompok eksperimen. Dengan kata lain kedua kelompok tersebut memiliki kemampuan awal yang sama.
b. Jika harga p < 0,05, Hnull ditolak dan Hi diterima. Artinya ada perbedaan kemampuan awal yang signifikan antara pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Dengan kata lain kedua kelompok tersebut memiliki kemampuan awal yang berbeda.
Untuk uji perbedaan kemampuan awal, data diambil dari skor pretest pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
3.8.1.3 Uji Signifikansi Pengaruh Perlakuan
Sesudah dilakukan uji asumsi, teknik statistik berikutnya dilakukan untuk menguji signifikansi pengaruh perlakuan sebagai inti dari penelitian ini. Pengujian ini dimaksudkan untuk memastikan apakah penerapan variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap kemampuan yang terdapat pada variabel dependen yang diteliti. Sesuai dengan desain penelitian dan perhitungan untuk mencari pengaruh dengan (O2-O1)-(O4-O3), jika hasilnya lebih besar dari 0, ada pengaruh perlakukan. Apakah pengaruhnya signifikan, uji statistik berupa uji signifikansi pengaruh perluan membantu untuk memastikannya. Untuk itu digunakan program SPSS 22 for Windows dengan tingkat kepercayaan 95% untuk uji dua ekor atau Sig. (2-tailed). Jika distribusi data normal, digunakan
independent samples t test dan jika distribusi data tidak normal, digunakanMann-Whitney U test. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut.
Hnull Tidak ada perbedaan yang signifikan antara rerata selisih skor
pretest-posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Hi Ada perbedaan yang signifikan antara rerata selisih skor pretest-posttest kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria yang digunakan untuk mengetahui pengaruh perlakuan adalah sebagai berikut.
48 a. Jika harga p < 0,05, Hnull ditolak dan Hi diterima. Artinya, ada perbedaan yang signifikan. Dengan kata lain penerapan variabel independen berpengaruh terhadap kemampuan dalam variabel dependen.
b. Jika harga p > 0,05, Hnull diterima dan Hi ditolak. Artinya, tidak ada perbedaan yang signifikan. Dengan kata lain penerapan variabel independen tidak berpengaruh terhadap kemampuan dalam variabel dependen.
Untuk uji signifikansi pengaruh perlakuan, data diambil dari skor selisih
pretest-posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen sesuai dengan desain
penelitian.
3.8.1.4 Uji Besar Pengaruh Perlakuan
Mengetahui apakah pengaruh suatu perlakuan secara statistik signifikan tidak dengan sendirinya menunjukkan apakah pengaruh tersebut substantif atau penting (Field, 2009: 56). Untuk itu diperlukan teknik pengujian untuk mengetahui seberapa besar pengaruh suatu perlakuan (effect size). Teknik yang banyak digunakan adalah teknik koefisien korelasi Pearson (r) yang menggunakan skala 0 (tidak ada efek) dan 1 (efek sempurna). Teknik pengukuran efek ini merupakan teknik yang berguna karena memberikan ukuran yang objektif untuk memastikan besarnya efek dari suatu perlakuan. Cohen (1988, 1992, dalam Field, 2009: 57) memberikan kriteria sebagai berikut.
Tabel 3.6 Kriteria Besar Pengaruh Perlakuan
r (effect size) Kategori Persentase
0,10 Kecil Persentasenya setara dengan 1% pengaruh perlakuan
0,30 Menengah Persentasenya setara dengan 9% pengaruh perlakuan
0,50 Besar Persentasenya setara dengan 25% pengaruh perlakuan
Fraenkel, Wallen, dan Hyun (2012: 253) memberikan penjelasan lebih lanjut sebagai berikut.
49 Tabel 3.7 Kriteria Besar Pengaruh Perlakuan
No Harga r Interpretasi
1 0,00-0,40 Efek tidak penting secara praktis, bisa jadi masih penting secara teoretis untuk membuat prediksi
2 0,41-0,60 Efek cukup besar secara praktis dan teoretis
3 0,61-0,80 Efek sangat penting, tetapi jarang dicapai dalam penelitian pendidikan
4 0,81-1,00 Mungkin terjadi kesalahan dalam penghitungan; jika tidak, efeknya memang
sangat besar
Untuk teknik pengujian besar pengaruh, jika distribusi data normal, digunakan rumus korelasi Pearson berikut (Field, 2009: 332).
√
Gambar 3.3 Rumus Besar Efek untuk Data Normal Keterangan:
r : korelasi Pearson yang digunakan untuk mengukur besar pengaruh (effect
size)
t : harga uji t (dari output SPSS dengan independent samples t test)
df : derajat kebebasan (degree of freedom) yaitu (N-2 atau kelompok kontrol dan kelompok eksperimen dikurangi 2).
Jika distribusi data tidak normal, digunakan rumus korelasi Pearson berikut (Field, 2009: 550)
√
Gambar 3.4 Rumus Besar Efek untuk Data Tidak Normal Keterangan:
r : korelasi Pearson yang digunakan untuk mengukur besar pengaruh (effect
size)
50 N : jumlah seluruh responden dari kelompok kontrol dan kelompok
eksperimen
Untuk mengubah harga r menjadi persen, digunakan koefisien determinasi (R2) dikalikan 100% (Field, 2009: 179).
Persentase pengaruh = R2 x 100%