Validitas dan Reliabilitas Instrumen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ................................................. 36-55

G. Validitas dan Reliabilitas Instrumen

1. Validitas Instrumen.

Validitas item (butir soal) dihitung untuk mengetahui seberapa jauh hubungan antara jawaban suatu butir soal dengan skor total yang telah ditetapkan. Secara umum, suatu butir soal dikatakan valid apabila memiliki dukungan yang besar terhadap skor total. Skor total pada item menyebabkan skor total menjadi tinggi atau rendah. Dengan kata lain, sebuah item tes memiliki validitas tinggi jika skor pada item itu mempunyai kesejajaran dengan skor total. Kesejajaran ini dapat

diartikan sebagai korelasi, sehingga untuk mengetahui validitas item ini digunakan rumus korelasi product moment sebagai berikut:

𝑟

_𝑥𝑦

=

^{𝑛 ∑ 𝑋𝑌−∑ 𝑋 ∑ 𝑌}

√(𝑛 ∑ 𝑋2−(∑ 𝑋)2 )(𝑛 ∑ 𝑌2−(∑ 𝑌)²)

...13

Dengan :

x : skor tertinggi butir soal y : skor total

rxy : koefisien korelasi antara skor butir dengan skor total n : banyaknya peserta didik yang mengikuti tes

Kriteria pengujian:

Jika nilai 𝑟_𝑥𝑦≥ 𝑟_{𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙} maka soal tersebut dinyatakan valid, begitupun dengan sebaliknya jika 𝑟_𝑥𝑦≤ 𝑟_{𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙} maka soal tersebut dinyatakan tidak valid.¹⁴

Interpretasi terhadap nilai koefisien korelasi 𝑟_𝑥𝑦 digunakan kriteria Nurgana dalam Asep berikut ini:15

Tabel 3.3: Kriteria Koefisien Korelasi Validitas Instrumen Koefisien Korelasi Korelasi Interpretasi Validitas

0,80 < 𝑟_𝑥𝑦 ≤ 1,00 Sangat tinggi Sangat tinggi/sangat baik 0,60 < 𝑟_𝑥𝑦 ≤ 0,80 Tinggi Tinggi/baik 0,40 < 𝑟_𝑥𝑦 ≤ 0,60 Sedang Cukup/cukup baik 0,20 < 𝑟_𝑥𝑦 ≤ 0,40 Rendah rendah/buruk

𝑟_𝑥𝑦≤ 0,20 Sangat rendah Sangat rendah/sangat buruk

Sumber: Asep Jihad

Berdasarkan hasil analisis, hasil uji coba instrument tes kemampuan pemahaman konsep matematika diperoleh adalah sebagai berikut:

13Suharsimi Arikunto, Dasar-dasar Evaluasi Pendidikan (Jakarta: Bumi Aksara), h.72.

14Suharsimi Arikunto, Dasar-Dasar Evaluasi Pendidikan, h. 87.

Tabel 3.4 : Validitas Instrumen Soal Pretest dan Posttest

Butir ^Pretest

Posttest

Nilai Korelasi Keterangan Nilai Korelasi ^Keterangan

1 0,888 Valid 0,521 ^Valid 2 0,823 Valid 0,500 ^Valid 3 0,897 Valid 0,869 ^Valid 4 0,862 Valid 0,860 ^Valid 5 0,758 Valid 0,505 ^Valid 6 0,712 Valid 0,326 ^Valid

Berdasarkan tabel 3.4, butir yang memiliki nilai korelasi (r) > 0,2785 merupakan butir yang valid. Sebaliknya, item yang memiliki nilai korelasi (r) < 0,2785 merupakan butir yang tidak valid. Maka, dapat disimpulkan bahwa instrumen pretest dan posttest dengan masing-masing sebanyak enam butir soal adalah valid.

2. Reliabilitas

Reliabilitas intrumen tes dihitung untuk mengetahui konsistensi hasil tes. Untuk mengetahui reliabilitas perangkat tes ini digunakan rumus yang sesuai dengan bentuk tes uraian (essay), yaitu rumus alpha sebagai berikut:

𝑟

₁₁

= (

^𝑛

𝑛−1

) (1 −

^{Σ σ}b²

σ₁2

)

...16

Dengan:

r11 : koefisien reliabilitas perangkat tes n : banyaknya item tes

∑ 𝜎_𝑏2 : jumlah varians skor setiap butir tes 𝜎₁2 : varians total

Dimana hasil dari perhitungan Alpha tersebut kemudian dikonsultasikan dengan ketentuan bahwa suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Alpha > 0,60.

Tolak ukur untuk menginterpretasikan derajat reliabilitas instrument ditentukan berdasarkan kriteria menurut Guilford sebagai berikut:17

Tabel 3.5 : Kriteria Koefisien Korelasi Realibilitas Instrumen Koefisien Korelasi Korelasi Interpretasi Validitas

0,90 ≤ 𝑟₁₁≤ 1,00 Sangat Tinggi Sangat tepat/sangat baik 0,70 ≤ 𝑟₁₁< 0,90 Tinggi Tepat/baik 0,40 ≤ 𝑟₁₁< 0,70 Sedang Cukup tepat/cukup baik 0,20 ≤ 𝑟₁₁< 0,40 Rendah Tidak tepat/buruk

𝑟₁₁ < 0,20 Sangat Rendah Sangat tidak tepat/sangat buruk

Sumber: Karunia Eka Lestari

Berdasarkan hasil analisis, hasil uji coba instrument tes adalah sebagai berikut:

Tabel 3.6 : Reliabilitas Instrumen Soal Pretest dan Posttest Instrumen Tes Cronbach’s Alpha Nomor item

Pretest 0,898 6

Posttest 0,660 6

Berdasarkan tabel 3.6, dapat disimpulkan bahwa instrumen pretest memiliki indeks reliabilitas baik dan instrumen postest memiliki indeks reliabilitas cukup baik.

17Karunia Eka Lestari dan Mokhammad Ridwan Yudhanegara, Penelitian Pendidikan

H. Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif merupakan langkah awal dalam pembahasan statistik. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.18 Hasil analisis deskriptif tersebut ditampilkan dalam bentuk sebagai berikut:

a. Membuat tabel distributif frekuensi

1) Mengurutkan data dari skor terendah hingga skor tertinggi. 2) Menentukan rentang atau range (R)

𝑅 = 𝑁𝑇 − 𝑁𝐾 ... 19 Keterangan:

R = rentang

NT = nilai tertinggi NK = nilai terkecil

3) Menentukan banyak kelas (BK) BK = 1 + (3,3) log 𝑛 ... 20 Keterangan:

BK = banyaknya kelas n = banyaknya data

18Sugiyono, Metode Penelitian PendidikanPendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D, h. 207-208.

19 Kadir, Statistika Terapan: Konsep, Contoh dan Analisis Data dengan Program

SPSS/Lisrel dalam Penelitian (Cet.III; Jakarta: Rajawali Pers, 2016), h. 25.

20 Kadir, Statistika Terapan: Konsep, Contoh dan Analisis Data dengan Program

4) Menghitung panjang kelas (p) p

=

^𝑅 𝐵𝐾 ... ²¹ Keterangan: p = panjang kelas R = rentang BK = banyaknya kelas

5) Menetapkan data pertama dengan cara menggunakan data terkecil sebagai data batas bawah kelas interval pertama atau data yang lebih kecil dari data terkecil tetapi selisihnya tidak melebihi dari setengan dari panjang kelas. 6) Menyusun kelas interval dalam tabel distribusi frekuensi.

b. Menghitung rata-rata (

𝒙̅

)

𝑥̅ =

^∑ ^𝑓^𝑖^{. 𝑥}^𝑖 𝑘 𝑖=1 ∑^𝑘_𝑖=1 𝑓_𝑖

...

22 Keterangan : 𝑥 ̅ = rata-rata variabel

𝑓_𝑖= frekuensi untuk variabel 𝑥_𝑖= tanda kelas interval variabel

c. Menghitung Standar Deviasi (SD)

𝑆𝐷 = √^{∑ 𝑓}𝑖(𝑥_𝑖−𝑥̅)2 ਍−1 ^...²³ Keterangan : SD = standar deviasi 𝑥 ̅ = rata-rata variabel

𝑓_𝑖= frekuensi untuk variabel 𝑥_𝑖= tanda kelas interval variabel n= jumlah populasi

21 Kadir, Statistika Terapan: Konsep, Contoh dan Analisis Data dengan Program

SPSS/Lisrel dalam Penelitian, h. 26.

22 Nana Sudjana, Statistika Pendidikan, (Bandung: Remaja Rosdakarya, 1996), h.70.

d. Presentase (%) nilai rata-rata

𝑃 =_𝑁^𝑓 𝑥 100% ...²⁴ Keterangan :

P = Angka presentase

f = Frekuensi yang dicari presentasenya N = Banyaknya Sampel

e. Membuat Tabel Kategori Skor

Kriteria yang digunakan untuk menentukan kategori hasil belajar matematika yang diperoleh siswa adalah kategorisasi standar yang ditetapkan oleh Departemen Pendidikan dan Kebudayaan yaitu sebagai berikut :

1. Sangat tinggi = MI + (1,8 × STDEV Ideal) s/d Nilai skor maksimum 2. Tinggi = MI + (0,6 × STDEV Ideal) s/d MI + (1,8 × STDEV Ideal) 3. Sedang = MI – (0,6 × STDEV Ideal) s/d MI + (0,6 × STDEV Ideal) 4. Rendah = MI – (1,8 × STDEV Ideal) s/d MI – (0,6 × STDEV Ideal) 5. Sangat rendah = Nilai skor minimum s/d MI – (1,8 × STDEV Ideal) Keterangan :

MI = Mean Ideal

Rumus MI = ^{𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 +𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙}

STDEV Ideal = Standar Deviasi Ideal

Rumus STDEV Ideal = ^{𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙} 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖+1

Kriteria yang digunakan untuk menentukan kategori pengetahuan awal siswa dalam penelitian ini berdasarkan Muhammad Aras adalah sebagai berikut:

24 Arif Tiro, Dasar-Dasar Statistika, (Makassar: Badan Penerbit Universitas Negeri Makassar, 2000), h.117.

25 Eko Putra Widoyoko, Evaluasi Program Pembelajaran (Cet. V; Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2013), h. 238.

Tabel 3.7: Kategorisasi Pengetahun Awal Siswa

Kriteria ^Kategori

68 – 100 ^Tinggi

34 – 67 ^Sedang

0 – 33 ^Rendah

Sumber: Muhammad Aras

2. Analisis Statistik Inferensial

Statistik inferensial, yakni yang berfungsi untuk membuat kesimpulan tentang keadaan populasi berdasarkan penelitian terhadap sampel.26

Selanjutnya menguji hipotesis dengan langkah-langkah sebagai berikut:

a. Uji Normalitas

Uji normalitas sampel adalah menguji normal atau tidaknya sebaran data yang akan dianalisis. Dengan menggunakan uji kolmogorov smirnov dengan langkah-langkahnya sebagai berikut :²⁷

1) Pertama-tama diawali dengan menentukan taraf signifikansi, misalkan 𝛼 = 0.05.

2) Tentukan hipotesisnya yakni: H0 : Data berdistribusi normal. H1 : Data tidak berdistribusi normal.

26Mohammad Ali, Strategi Penelitian Pendidikan, h. 180.

27Supardi, Aplikasi Statistika dalam Penelitian (Jakarta Selatan: Change Publication, 2013), h. 138.

Dengan kriteria;

Jika amax < Dtabel maka H0 diterima; Jika amax > Dtabel maka H0 ditolak.

3) Menyusun data dari yang terkecil ke yang terbesar. 4) Menyusun frekuensi nilai yang sama.

5) Menghitung nilai proporsi:

dengan n adalah banyaknya data. 6) Menghitung proporsi komulatif (Kp).

7) Mentransformasi nilai data mentah (X) ke dalam angka baku (Z) dengan formula;

8) Menentukan nilai Ztabel berdasarkan data angkat baku (𝑧_𝑖). 9) Menentukan nilai a2 dengan rumus:

10) Menentukan nilai a1 dengan rumus:

11) Menentukan nilai amax pada a1. 12) Bandingkan nilai amax dengan Dtabel .

13) Apabila amax <Dtabel maka data berdistribusi normal, dan jika amax > Dtabel

maka data tidak berdistribusi normal. 𝑃𝑖 = ^𝑓𝑖 𝑛 𝑧_𝑖 =^𝑥^𝑖^{− 𝑥̅} 𝑠 𝐾_𝑝− 𝑍_{𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙} P-a2

b. Uji Homogenitas

Uji homogenitas dilakukan untuk menguji kesamaan variansi setiap kelompok data. Pada penelitian ini akan digunakan uji Fisher (F) dalam mengetahui homogenitasnya kelompok data. Langkah-langkahnya sebagai berikut:

1) Tentukan taraf signifikansi (𝛼) untuk menguji hipotesis : H0 : 𝜎₁2 = 𝜎₂2 (varian 1 sama dengan varians 2 atau homogen)

H0 : 𝜎₁² ≠ 𝜎₂² (varian 1 tidak sama dengan varians 2 atau tidak homogen) Dengan kriteria pengujian:

Terima H0 jika Fhitung < Ftabel ; dan Tolak H0 jika Fhitung > Ftabel .

2) Menghitung varian tiap kelompok data. 3) Tentukan nilai Fhitung, yaitu :

4) Tentukan nilai Ftabel untuk tafar signifikansi 𝛼, dk1 = dkpembilang = na – 1, dan dk2 = dkpenyebut = nb – 1. Dalam hal ini na = banyaknya data kelompok varian terbesar (pembilang), dan nb = banyaknya data kelompok varian terkecil (penyebut).

5) Lakukan pengujian dengan cara membandingkan nilai Fhitung dan Ftabel.

c. Pengujian Hipotesis

Setelah uji prasyarat dilakukan dan terbukti bahwa data-data yang diolah berdistribusi normal dan homogen, maka dilanjutkan dengan pengujian hipotesis.

Fhitung = ^{𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟} 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙

Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui apakah hipotesis yang diajukan dapat diterima atau ditolak. Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan analisis varians dua jalur (Two Way Anova) pada taraf signifikan



0,05

Adapun langkah-langkah dalam pengujian dengan menggunakan analisis varians dua jalur (Two Way Anova) adalah sebagai berikut:

1) Memasukkan hipotesis secara statistik

Dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut: Jika

F

_hitung

 F

_tabel, maka H0 diterima

Jika

F

_hitung

F

_tabel, maka H0 ditolak a) Hipotesis satu

H0 : 𝛼 = 0 H1 : 𝛼 ≠ 0

𝛼 adalah model pembelajaran

Terdapat perbedaan kemampuan pemahaman konsep matematika peserta didik yang diajar dan yang tidak diajar dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe snowball throwing di kelas VII SMP Negeri 13 Makassar. b) Hipotesis dua

H0 : 𝛽= 0 H1 : 𝛽 ≠ 0

𝛽 adalah pengetahuan awal

Terdapat perbedaan kemampuan pemahaman konsep matematika ditinjau dari pengetahuan awal peserta didik kelas VII SMP Negeri 13 Makassar.

c) Hipotesis tiga H0 : 𝛼 × 𝛽= 0 H1 : 𝛼 × 𝛽 ≠ 0

Terdapat pengaruh interaksi model pembelajaran kooperatif tipe snowball

throwing ditinjau dari pengetahuan awal peserta didik terhadap kemampuan

pemahaman konsep matematika kelas VII SMP Negeri 13 Makassar.

2) Analisis Varians 2 Jalur (Two Way Anova)

Anava merupakan sebuah teknik inferensial yang digunakan untukmenguji rerata nilai. Penelitian ini menggunakan Anava dua jalan. Analisis dua jalan merupakan teknik analisis data penelitian dengan desain faktorial dua faktor.28 Penelitian ini menggunakan Anava dua jalan untuk mengetahui tingkat signifikan perbedaan dua model pembelajaran pada mata pelajaran matematika. Langkah-langkah perhitungan sebagai berikut:

a) Menentukan taraf nyata dan FTabel

Taraf nyata () dan F tabel ditentukan dengan derajat pembilang dan penyebut masing-masing:

1. Untuk baris: v₁ b1 dan v₂ kb



n1



2. Untuk kolom: v₁ k1 dan v₂ kb



n1



3. Untuk interaksi: v₁ 



k1



b1



dan v₂ kb



n1



b) Membuat analisis varians dalam bentuk tabel ANOVA

Tabel 3.8: Rumus Unsur Tabel Persiapan Anava Dua Jalur Sumber Varians Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Rata-Rata Kuadrat ^hitung

F

Rata-rata baris JKB b-1 db JKB s₁²  2 4 2 1 1 s s f  Rata-rata kolom JKK k-1 db JKK s₂²  2 4 2 2 2 s s f 

55 Interaksi JKI (b-1)(k-1) db JKI s₃²  2 4 2 3 3 s s f  Error JKE bk(n-1) db JKE s₄²  Total _JKT _bkn-1

Sumber: Suharsimi Arikunto

bkn T x JKT 2 b 1 i k 1 j n 1 c 2 ijc 



   bkn T kn T JKB 2 b 1 i 2 i  



 bkn T bn T JKK 2 k 1 j 2 j  



 bkn T bn T kn T bn T JKI 2 k 1 j 2 j b 1 i 2 i b 1 i k 1 j 2 ij    

 _ 

   

JKI

JKK

JKB

JKT

JKE    

_...29

b: baris, k: kolom, n: ulangan percoban

c) Membuat kesimpulan

Menyimpulkan 𝐻₀ diterima atau ditolak, dengan membandingkan antara langkah bagian (c) dengan kriteria pengujian30 adalah sebagai berikut.

𝐻₀ ditolak jika F hasil analisis > F tabel dengan signifikansi 5% 𝐻₀ diterima jika F hasil analisis ≤ F tabel dengan signifikansi 5%

29 Suharsimi Arikunto, Dasar-Dasar Evaluasi Pendidikan, h. 253.

30Husaini Usman dan Purnomo Setiady, Pengantar Statistika, (Jakarta: Bumi Aksara, 2006), h. 164.

A. Hasil Penelitian

1. Analisis Statistik Deskriptif

Berdasarkan hasil penelitian yang dimulai sejak 23 April s/d 11 Mei 2018, penulis dapat mengumpulkan data melalui instrumen tes kemampuan pemahaman konsep matematika peserta didik kelas VII SMP Negeri 13 Makassar.

Penelitian ini dilakukan dengan memberikan dua perlakuan yang berbeda terhadap dua kelas yaitu pada kelas VII 4 sebagai kelas eksperimen (mengajar dengan menerapkan model pembelajaran snowball throwing) dan kelas VII 10

sebagai kelas kontrol (mengajar dengan menerapkan model pembelajaran langsung).

Hasil penelitian ini merupakan jawaban dari rumusan masalah yang telah ditetapkan sebelumnya yang dapat menguatkan sebuah hipotesis atau jawaban sementara. Pada penelitian ini, menggunakan analisis statistik deskriptif dan analisis statistik inferensial. Dalam hal ini, untuk menjawab rumusan masalah 1 dan 2 pada penelitian ini menggunakan statistik deskripstif, sedangkan untuk menjawab rumusan masalah 3, 4 dan 5 menggunakan statistik inferensial yakni anova dua jalur.

Penelitian ini dilakukan di SMP Negeri 13 Makassar kelas VII 4 dan VII 10. Jumlah peserta didik kelas VII 4 sebanyak 37 orang dan jumlah peserta didik kelas VII 10 sebanyak 38 orang., sehingga jumlah keseluruhan peserta didik adalah 75 orang. Dari 75 orang peserta didik tersebut memiliki kemampuan pemahaman konsep matematika yang berbeda yang disajikan pada uraian berikut ini:

a. Deskripsi Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika yang Menggunakan Model Pembelajaran Kooperatif tipe Snowball Throwing dan yang Menggunakan Model Pembelajaran Konvensional di Kelas VII di SMP Negeri 13 Makassar

Berdasarkan tes pretest dan posttest yang diberikan pada kelas eksperimen yang diajar dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe snowball

throwing pada peserta didik kelas VII 4 SMP Negeri 13 Makassar pada materi segiempat dan segitiga. Berikut ini adalah nilai tes kemampuan pemahaman konsep matematika kelas eksperimen pada tabel 4.1

Tabel 4.1 : Deskripsi Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika Peserta Didik Kelas Kontrol dan Kelas Eksperimen

Statistik

Nilai Statistik Kelas Kontrol

Nilai Statistik Kelas Eksperimen

Pretest Posttest Pretest Posttest

Jumlah Sampel 38 38 37 37

Nilai Terendah 18 68 27 59

Nilai Tertinggi 59 91 68 100

Nilai Rata-rata 40,342 83,711 47,405 77,514

Standar Deviasi 9,755 7,261 15,156 13,399

Tabel 4.1, menunjukkan hasil pretest dan posttest pada kelas kontrol diperoleh nilai rata-rata hasil tes pemahaman konsep matematika meningkat setelah diberikan perlakuan, yakni nilai rata-rata pretest adalah 40,342 sedangkan nilai rata-rata posttest adalah 83,71. Kemudian berdasarkan hasil pretest dan posttest pada kelas eksperimen diperoleh nilai rata-rata hasil tes pemahaman konsep matematika meningkat setelah diberikan perlakuan, yakni nilai rata-rata pretest adalah 47,405 sedangkan nilai rata-rata posttest adalah 77,514.

Jika hasil tes pemahaman konsep matematika dikategorikan dalam kategori sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah, dan sangat rendah maka akan diperoleh distribusi setelah dilakukan pretest dan posttest dimana dimasukkan ke dalam kategori berikut.

Tabel 4.2 : Distribusi Kategorisasi Hasil Tes Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika pada Kelas Kontrol dan Kelas Eksperimen

Kategori Interval ^{Kelas Kontrol} ^{Kelas Eksperimen}

Pretest Posttest Pretest Pretest

Sangat Rendah 0 – 20 0 0 1 0 Rendah 21 – 40 13 0 17 0 Sedang 41 – 60 17 0 20 0 Tinggi 61 – 80 7 1 0 9 Sangat Tinggi 81 – 100 0 36 0 29 Jumlah 37 37 38 38

Berdasarkan tabel 4.2, maka dapat disimpulkan bahwa gambaran awal pemahaman konsep matematika yang tidak menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe snowball throwing (pembelajaran langsung) berada pada kategori sedang, sedangkan gambaran awal pemahaman konsep matematika yang menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe snowball throwing berada pada kategori sangat tinggi.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa pembelajaran dengan menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe snowball throwing lebih baik dibandingkan dengan pembelajaran langsung.

Adapun penyajian secara lengkap untuk rata-rata persentase hasil pretest dan posttest kelas kontrol dan kelas eksperimen pada setiap indikator dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.3 : Rata-rata Pesersentase Indikator Hasil Pretest dan Posttest Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika

No Hasil Nilai Rata-rata (%)

I1 I2 I3 I4 I5 I6

1 Pretest Kontrol 50,3 47,4 52,6 45,9 42 36,6

2 Posttest Kontrol 86,1 81,6 82,6 78,2 71,1 70

3 Pretest Eksperimen 58,6 55,9 51,4 50 45,8 40

Keterangan:

I = Indikator Pemahaman Konsep

I1= Menyatakan ulang setiap konsep yang telah dipelajari.

I2= Mengklasifikasikan objek-objek berdasrkan konsep matematika.

I3= Menerapkan konsep secara algoritma.

I4 = Memberikan contoh atau kontra contoh dari konsep yang dipelajari.

I5 = Menyajikan konsep dalam berbagai representasi.

I6 = Mengaitkan berbagai konsep matematika secara internal atau eksternal. Berdasarkan tebel 4.3, dapat disimpulkan bahwa indikator terendah berada pada indikator keenam pada hasil pretest baik kelas kontrol maupun kelas eksperimen, dimana indikator keenam merupakan indikator yang mengaitkan berbagai konsep matematika secara internal atau eksternal, maka dapat disimpulkan bahwa kemampuan peserta didik mengaitkan berbagai konsep matematika secara internal atau eksternal masih masih rendah atau kurang baik dalam pemahaman konsep matematika dibandingkan dengan indikator yang lainnya.

Adapun persentase terbesar indikator pemahaman konsep matematika berada pada indikator kedua pada hasil posttest kelas eksperimen yaitu 91,6%, artinya bahwa indikator pertama yaitu indikator yang menyatakan ulang setiap konsep yang telah dipelajarai sehingga dapat disimpulkan bahwa kemampuan peserta didik menyatakan ulang konsep yang telah dipelajari lebih tinggi atau lebih baik dibandingkan dengan indikator pemahaman konsep yang lainnya.

Penyajian secara lengkap dalam bentuk diagram batang sebagai berikut:

Gambar 4.1 : Rata-rata Persentase Indikator Kemampuan Pemahaman Konsep

b. Deskripsi Pengetahuan Awal Peserta Didik yang Menggunakan Model Pembelajaran Snowball Throwing dan yang Menggunakan Model Pembelajaran Konvensional di Kelas VII di SMP Negeri 13 Makassar 1) Model Pembelajaran Snowball Throwing

Pengetahuan awal dilihat dari nilai ulangan harian sebelumnya pada materi bilangan peserta didik kelas VII 4 SMP Negeri 13 Makassar. Berikut ini adalah data hasil pengetahuan awal peserta didik kelas eksperimen pada tabel 4.7.

Tabel 4.4 : Deskripsi Pengetahuan Awal Peserta Didik Kelas Eksperimen

Statistik ^{Pengetahuan Awal Peserta} Didik Jumlah Sampel 37 Nilai Terendah 30 Nilai Tertinggi 83 Nilai Rata-rata 67,568 Standar Deviasi 24,440

Berdasarkan tabel 4.7, maka dapat diketahui bahwa skor maksimum yang diperoleh pada pengetahuan awal peserta didik pada kelas eksperimen dengan

0 20 40 60 80 100 I1 I2 I3 I4 I5 I6

Rata-rata % Indikator Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika

menggunakan model pembelajaran Snowball Throwing adalah 83 dan skor minimum yang diperoleh adalah 30, sehingga rata-rata hasil pengetahuan awal peserta didik adalah 67,568 dengan standar deviasi yaitu 24,440.

Jika hasil nilai ulangan harian peserta didik di kelas eksperimen

dikelompokkan ke dalam kategori pengetahuan awal peserta didik, maka didapatkan sebagai berikut:

Tabel 4.5: Deskripsi Hasil Kategorisasi Pengetahuan Awal Peserta Didik di Kelas Eksperimen

Kategori Interval Frekuensi Persentase(%)

Rendah 0 – 33 10 27,0

Sedang 34 – 67 19 51,4

Tinggi 68 – 100 8 21,6

Jumlah 37 100

Berdasarkan tabel 4.8, dapat dilihat bahwa gambaran pengetahuan awal peserta didik menggunakan model pembelajaran snowball throwing di kelas eksperimen dengan kategorisasi tingkat pengetahuan awal peserta didik, yaitu 10 peserta didik berada pada kategori rendah dengan persentase 27,0%, dan 19 peserta didik berada pada kategori sedang dengan persentase paling tinggi 51,4% serta 8 peserta didik berada pada kategori tinggi dengan persentase paling rendah 21,6%.

Mengacu pada hasil persentase kategorisasi pengetahuan awal peserta didik maka persentase paling tinggi yang diperoleh di kelas eksperimen yaitu 51,4% Sehingga, disimpulkan bahwa gambaran awal tingkat pengetahuan awal peserta didik pada kelas eksperimen ini berada pada kategori sedang.

2) Model Pembelajaran Konvensional

Pengetahuan awal dilihat dari nilai ulangan harian sebelumnya pada materi bilangan peserta didik kelas VII 10 SMP Negeri 13 Makassar. Berikut ini adalah data hasil pengetahuan awal peserta didik kelas kontrol pada tabel 4.9.

Tabel 4.6 : Deskripsi Pengetahuan Awal Peserta Didik Kelas Kontrol Statistik ^{Pengetahuan Awal Peserta didik}

Kelas Kontrol Jumlah Sampel 38 Nilai Terendah 25 Nilai Tertinggi 78 Nilai Rata-rata 50,605 Standar Deviasi 17,385

Tabel 4.9, menunjukkan bahwa skor maksimum yang diperoleh pada pengetahuan awal peserta didik pada kelas kontrol dengan menggunakan model konvensional (pembelajaran langsung) adalah 78 dan skor minimum yang diperoleh adalah 25, sehingga rata-rata hasil pengetahuan awal peserta didik adalah 50,605 dengan standar deviasi yaitu 17,385.

Jika hasil nilai ulangan harian peserta didik di kelas kontrol dikelompokkan ke dalam kategori pengetahuan awal pengetahuan, maka didapatkan sebagai berikut:

Tabel 4.7: Deskripsi Hasil Kategorisasi Pengetahuan Awal Peserta Didik di Kelas Kontrol

Kategori Interval Frekuensi Persentase(%)

Rendah 0 – 33 10 26,32

Sedang 34 – 67 20 52,63

Tinggi 68 – 100 8 21,05

Jumlah 38 100

Berdasarkan tabel 4.10, dapat dilihat bahwa gambaran pengetahuan awal peserta didik menggunakan model pembelajaran konvensional di kelas kontrol

dengan kategorisasi tingkat pengetahuan awal peserta didik, yaitu 10 peserta didik berada pada kategori rendah dengan persentase 26,32%, dan 20 peserta didik berada pada kategori sedang dengan persentase paling tinggi 52,63% serta 8 peserta didik berada pada kategori tinggi dengan persentase paling rendah 21,05%.

Mengacu pada hasil persentase kategorisasi pengetahuan awal peserta didik maka persentase paling tinggi yang diperoleh di kelas kontrol yaitu 52,63% Sehingga, disimpulkan bahwa gambaran awal tingkat pengetahuan awal peserta didik pada kelas kontrol ini berada pada kategori sedang.

2. Analisis Statistik Inferensial a. Uji Prasyarat

Analisis yang digunakan adalah analisis statistik inferensial. Untuk melakukan analisis statistik inferensial dalam menguji hipotesis, maka diperlukan pengujian dasar terlebih dahulu meliputi uji normalitas dan uji homogenitas.

1) Uji Normalitas

Pengujian normalitas dilakukan pada data hasil tes pretest dan posttets di kelas eksperimen dan kelas kontrol, serta hasil dari nilai ulangan harian sebelumnya untuk pengetahuan awal peserta didik di kelas eksperimen dan kelas kontrol menggunakan aplikasi IBM SPSS Statistic versi 16 for Windows, sehingga diperoleh data sebagai berikut:

Tabel 4.8 : Uji Normalitas Hasil Tes Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika Peserta didik Kelas Kontrol dan Kelas Eksperimen

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Pretest Kontrol Posttest Kontrol Pretest Eksperimen Posttest Eksperimen N 38 38 37 37

Normal Parametersa Mean 40.97 84.29 47.32 76.76

Std. Deviation 9.175 7.139 12.347 9.391 Most Extreme Differences Absolute .180 .226 .196 .196 Positive .180 .174 .196 .196 Negative -.143 -.226 -.125 -.149 Kolmogorov-Smirnov Z 1.108 1.395 1.194 1.192

Asymp. Sig. (2-tailed) .171 .041 .116 .117

a. Test distribution is Normal.

= Berdsistribusi normal jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.

Berdasarkan tabel 4.11, pretets pada kelas eksperimen diperoleh nilai signifikan untuk kolmogorov-smirnov sebesar 0,116 > 0,05 maka berdistribusi normal, dan hasil posttest kelas ekpserimen diperoleh nilai signifikan untuk

kolmogorov-smirnov sebesar 0,117 > 0,05 maka berdistribusi normal. Pada pretest

kelas kontrol nilai signifikan yaitu 0,171 > 0,05 maka berdistribusi normal, dan untuk posttest kelas kontrol diperoleh nilai signifikasn untuk kolmogorov-smirnov sebesar 0,041 > 0,05 maka berdisribusi normal.

Tabel 4.9 : Uji Normalitas Pengetahuan Awal Peserta didik Kelas Ekspreimen dan Kelas Kontrol

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Kontrol Eksperimen

N 38 37

Normal Parametersa Mean 49.82 58.70

Std. Deviation 16.433 18.569 Most Extreme Differences Absolute .127 .258

Positive .124 .187

Negative -.127 -.258

Kolmogorov-Smirnov Z .782 1.567

Asymp. Sig. (2-tailed) .574 .015

a. Test distribution is Normal.

= Berdistribusi normal jika probability > 0,05 maka H0 diterima.

Berdasarkan tebal 4.12, uji normalitas pengetahuan awal peserta didik kelas eksperimen diperoleh nilai signifikan untuk kolmogorov-smirnov sebesar 0,015 > 0,05 maka berdistribusi normal, dan untuk kelas kontrol diperoleh nilai signifikan untuk kolmogorov-smirnov sebesar 0,574 > 0,05 maka berdistribusi normal.

2) Uji Homogenitas

Pengujian hipotesis varians dilakukan pada data kemampuan pemahaman konsep matematika kelas eksperimen dan kelas kontrol serta pengetahuan awal peserta didik kelas kontrol dan kelas eksperimen.

Dalam dokumen Pengaruh Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Snowball Throwing (ST) terhadap Kemampuan Pemahaman Konsep Matematika Ditinjau dari Pengetahuan Awal Peserta Didik Kelas VII SMP Negeri 13 Makassar (Halaman 57-95)