49 BAB 4
PENGOLAHAN DAN PEMBAHASAN DATA
4.1 Deskripsi Data
Setelah melakukan uji coba Model Examples Non Examples, penulis memperoleh data berupa skor yang diperoleh berupa skor prates dan skor pascates dari hasil menulis siswa. Data hasil menulis dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 4.1
Data Hasil Menulis Prates
No. Nama Siswa
Nilai Prates Rata-rata Prates P1 P2 P3 1 Ade Sumintra 75 75 70 73,3 2 Amanda Carissa 65 70 60 65,0 3 Ananto Wibowo 70 70 80 73,3 4 Anggi Fitriani 60 50 60 56,7 5 Anjasari Evanata 70 80 75 75,0 6 Annisa Sartika 50 45 60 51,7 7 Astrid Jein 55 60 60 58,3 8 Bayu Nugraha 65 55 70 63,3 9 Dewi Ambarwati 65 65 60 63,3 10 Dewi Yuliana 70 65 50 61,7 11 Dwi Rachmansyah 70 60 70 66,7 12 Faizal Muhammad 40 40 25 35,0 13 Fazar Purwanto 70 70 70 70,0 14 Ferry Mandiri 65 50 40 51,7 15 Ilman Sidiq 60 45 50 51,7
16 Imas Sri Rohani 45 25 35 35,0
17 Kiki Kuntara 75 70 60 68,3 18 Kodijah 70 50 55 58,3 19 Kristina 50 40 45 45,0 20 Manda Lolitasari 50 35 40 41,7 21 Melviani Rayina 60 60 60 60,0 22 Mira Mariana 80 70 65 71,7
23 M. Irwan 65 50 60 58,3 24 M. Rizky 45 30 25 33,3 25 Mukhtar Hanif 50 55 65 56,7 26 Myliso Sakada 60 45 40 48,3 27 Nisya Nurrani 70 65 50 61,7 28 Nita Rosiani 45 35 40 40,0 29 Nurul Choerunnisa 35 30 40 35,0 30 Rizky Pratama 40 25 50 38,3 31 Rizkyka 50 45 35 43,3 32 Ryan Budi 40 25 35 33,3 33 Siti Fatimah 60 55 65 60,0 34 Siti Kodariah 70 75 65 70,0 35 Suryana Yogi 25 25 20 23,3 36 Syifa Nuraini 50 30 45 41,7 37 Tia Endah 70 65 60 65,0 38 Vika Widyani 65 50 40 51,7 39 Yogi Nugraha 30 25 35 30,0 40 Yulia Amaliah 70 65 50 61,7 Tabel 4.2
Data Hasil Menulis Pascates
No. Nama Siswa
Nilai Prates Rata-rata Prates P1 P2 P3 1 Ade Sumintra 80 85 75 80 2 Amanda Carissa 85 80 75 80 3 Ananto Wibowo 75 85 90 83,3 4 Anggi Fitriani 70 75 65 70 5 Anjasari Evanata 90 80 80 83,3 6 Annisa Sartika 60 65 70 65 7 Astrid Jein 65 70 70 68,3 8 Bayu Nugraha 75 60 80 71,7 9 Dewi Ambarwati 70 75 70 71,7 10 Dewi Yuliana 70 75 65 70 11 Dwi Rachmansyah 75 80 70 75 12 Faizal Muhammad 50 55 45 50 13 Fazar Purwanto 80 85 75 80 14 Ferry Mandiri 70 60 50 60 15 Ilman Sidiq 65 55 60 60
16 Imas Sri Rohani 55 35 45 45 17 Kiki Kuntara 80 80 70 76,7 18 Kodijah 80 55 65 66,7 19 Kristina 60 50 50 53,3 20 Manda Lolitasari 55 40 45 46,7 21 Melviani Rayina 70 65 75 70 22 Mira Mariana 85 80 70 78,3 23 M. Irwan 70 65 50 61,7 24 M. Rizky 50 40 35 41,7 25 Mukhtar Hanif 60 60 70 63,3 26 Myliso Sakada 65 55 50 56,7 27 Nisya Nurrani 75 75 60 70 28 Nita Rosiani 55 60 50 55 29 Nurul Choerunnisa 40 40 45 41,7 30 Rizky Pratama 45 35 55 45 31 Rizkyka 55 60 45 53,3 32 Ryan Budi 45 35 40 40 33 Siti Fatimah 65 65 70 66,7 34 Siti Kodariah 75 85 70 76,7 35 Suryana Yogi 40 55 45 46,7 36 Syifa Nuraini 60 50 50 53,3 37 Tia Endah 80 70 70 73,3 38 Vika Widyani 70 60 45 58,3 39 Yogi Nugraha 40 30 45 38,3 40 Yulia Amaliah 80 75 60 71,7 4.2 Pengolahan Data
4.2.1 Uji Reliabilitas Antarpenimbang
Uji reliabilitas antarpenimbang ini digunakan untuk mengetahui tingkat penilaian antara penguji yang satu dengan penguji yang lainnya bagi setiap testi.
Sebagai tolak ukur tentang berapa besar koefisien reliabilitas uji antarpenimbang, kita dapat melihatnya dalam tabel Guilfort.
< dari 0,20 : tidak ada korelasi 0,20-0,40 : korelasi rendah
0,40-0,60 : korelasi sedang 0,60-0,80 : korelasi tinggi 0,80-0,99 : korelasi tinggi sekali
1,0 : sempurna
4.2.1.1 Uji Reliabilitas Antarpenimbang Data Nilai Prates Tabel 4.3
Data Nilai Uji Antarpenimbang Hasil Nilai Prates No. Urut P1 P1 2 P2 P22 P3 P32 ΣP ΣP2 1 75 5625 75 5625 70 4900 220 48400 2 65 4225 70 4900 60 3600 195 38025 3 70 4900 70 4900 80 6400 220 48400 4 60 3600 50 2500 60 3600 170 28900 5 70 4900 80 6400 75 5625 225 50625 6 50 2500 45 2025 60 3600 155 24025 7 55 3025 60 3600 60 3600 175 30625 8 65 4225 55 3025 70 4900 190 36100 9 65 4225 65 4225 60 3600 190 36100 10 70 4900 65 4225 50 2500 185 34225 11 70 4900 60 3600 70 4900 200 40000 12 40 1600 40 1600 25 625 105 11025 13 70 4900 70 4900 70 4900 210 44100 14 65 4225 50 2500 40 1600 155 24025 15 60 3600 45 2025 50 2500 155 24025 16 45 2025 25 625 35 1225 105 11025 17 75 5625 70 4900 60 3600 205 42025 18 70 4900 50 2500 55 3025 175 30625 19 50 2500 40 1600 45 2025 135 18225 20 50 2500 35 1225 40 1600 125 15625 21 60 3600 60 3600 60 3600 180 32400 22 80 6400 70 4900 65 4225 215 46225 23 65 4225 50 2500 60 3600 175 30625 24 45 2025 30 900 25 625 100 10000 25 50 2500 55 3025 65 4225 170 28900
26 60 3600 45 2025 40 1600 145 21025 27 70 4900 65 4225 50 2500 185 34225 28 45 2025 35 1225 40 1600 120 14400 29 35 1225 30 900 40 1600 105 11025 30 40 1600 25 625 50 2500 115 13225 31 50 2500 45 2025 35 1225 130 16900 32 40 1600 25 625 35 1225 100 10000 33 60 3600 55 3025 65 4225 180 32400 34 70 4900 75 5625 65 4225 210 44100 35 25 625 25 625 20 400 70 4900 36 50 2500 30 900 45 2025 125 15625 37 70 4900 65 4225 60 3600 195 38025 38 65 4225 50 2500 40 1600 155 24025 39 30 900 25 625 35 1225 90 8100 40 70 4900 65 4225 50 2500 185 34225 6445 1106475 2320 2045 2080 6445 141650 115225 116650 373525 5382400 4182025 4326400 13890825 Diketahui: ΣX2 = 373525 N = 40 ΣX = 6445 K = 3 (ΣXp)2 = 13890825 Σ(ΣX1) = 1106475 Jawab
Dengan menggunakan prinsip ANAVA maka data-data di atas dapat dimasukkan ke dalam format ANAVA sebagai berikut.
Sumber variasi SS Dk (N-1) varians
Dari testi 22674,8 : 39 = 581,4
Dari penguji 1120,4 2
Dari kekeliruan 3579,6 : 78 = 45,9
Dengan demikian, maka rebilitas antarpenimbang yang dinyatakan dengan rumus:
Sesuai dengan table Guilfort maka hasil perhitungan reliabilitas untuk prates sebesar 0,9 berkorelasi tinggi sekali.
4.2.1.1 Uji Reliabilitas Antarpenimbang Data Nilai Pascates Tabel 4.4
Data Nilai Uji Antarpenimbang Hasil Nilai Pascates No. Urut P1 P1 2 P2 P22 P3 P32 ΣP ΣP2 1 80 6400 85 7225 75 5625 240 57600 2 85 7225 80 6400 75 5625 240 57600 3 75 5625 85 7225 90 8100 250 62500 4 70 4900 75 5625 65 4225 210 44100 5 90 8100 80 6400 80 6400 250 62500 6 60 3600 65 4225 70 4900 195 38025 7 65 4225 70 4900 70 4900 205 42025 8 75 5625 60 3600 80 6400 215 46225 9 70 4900 75 5625 70 4900 215 46225 10 70 4900 75 5625 65 4225 210 44100 11 75 5625 80 6400 70 4900 225 50625 12 50 2500 55 3025 45 2025 150 22500 13 80 6400 85 7225 75 5625 240 57600 14 70 4900 60 3600 50 2500 180 32400 15 65 4225 55 3025 60 3600 180 32400 16 55 3025 35 1225 45 2025 135 18225 17 80 6400 80 6400 70 4900 230 52900 18 80 6400 55 3025 65 4225 200 40000 19 60 3600 50 2500 50 2500 160 25600 20 55 3025 40 1600 45 2025 140 19600 21 70 4900 65 4225 75 5625 210 44100 22 85 7225 80 6400 70 4900 235 55225 23 70 4900 65 4225 50 2500 185 34225 24 50 2500 40 1600 35 1225 125 15625 25 60 3600 60 3600 70 4900 190 36100 26 65 4225 55 3025 50 2500 170 28900 27 75 5625 75 5625 60 3600 210 44100 28 55 3025 60 3600 50 2500 165 27225 29 40 1600 40 1600 45 2025 125 15625 30 45 2025 35 1225 55 3025 135 18225 31 55 3025 60 3600 45 2025 160 25600 32 45 2025 35 1225 40 1600 120 14400 33 65 4225 65 4225 70 4900 200 40000 34 75 5625 85 7225 70 4900 230 52900
35 40 1600 55 3025 45 2025 140 19600 36 60 3600 50 2500 50 2500 160 25600 37 80 6400 70 4900 70 4900 220 48400 38 70 4900 60 3600 45 2025 175 30625 39 40 1600 30 900 45 2025 115 13225 40 80 6400 75 5625 60 3600 215 46225 7555 1488675 2635 2505 2415 7555 180625 166825 152925 500375 6943225 6275025 5832225 19050475 Diketahui: ΣX2 = 500375 N = 40 ΣX = 7555 K = 3 (ΣXp)2 = 19050475 Σ(ΣX1) = 1488675 Jawab
Dengan menggunakan prinsip ANAVA maka data-data di atas dapat dimasukkan ke dalam format ANAVA sebagai berikut.
Sumber variasi SS Dk (N-1) varians
Dari testi 20574,8 : 39 = 527,6
Dari penguji 611,67 2
Dari kekeliruan 3538,3 : 78 = 45,4
Dengan demikian, maka rebilitas antarpenimbang yang dinyatakan dengan rumus:
Sesuai dengan table Guilfort maka hasil perhitungan reliabilitas untuk pascates sebesar 0,9 berkorelasi tinggi sekali.
4.2.2 Uji Normalitas Data Tes 4.2.2.1 Prates
• Membuat Tabel Distribusi Frekuensi
Rentang/Jangkauan = Data terbesar – Data terkecil = 75 – 23,3
= 51,7 Banyak Siswa (n) = 40
Banyak Kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 43 = 6,29
Banyak kelas yang diambil 7 Panjang Interval (p) = = Panjang interval yang diambil 8 Ujung bawah kelas pertama 21,5
Tabel 4.5 Nilai Prates Nilai Frekuensi 21,5 – 29,4 1 29,5 – 37,4 6 37,5 – 45,4 6 45,5 – 53,4 5 53,5 – 61,4 7 61,5 – 69,4 9
69,5 – 77,4 6
Jumlah 40
• Mencari Nilai Rata-rata dan Simpangan Baku
Untuk mencari nilai rata-rata dan simpangan baku (s) diperlukan besaran-besaran sebagai berikut.
Tabel 4.6
Nilai statistika untuk mencari dan s dari data prates
Nilai Frekuensi (fi) Tanda Kelas (xi) xi 2 fixi fixi2 21,5 – 29,4 1 25.5 647.7 25.5 647.7 29,5 – 37,4 6 33.5 1118.9 200.7 6713.4 37,5 – 45,4 6 41.5 1718.1 248.7 10308.6 45,5 – 53,4 5 49.5 2445.3 247.3 12226.5 53,5 – 61,4 7 57.5 3300.5 402.2 23103.5 61,5 – 69,4 9 65.5 4283.7 589.1 38553.3 69,5 – 77,4 6 73.5 5394.9 440.7 32369.4 Jumlah 40 346.2 18909.1 2154.0 123922.5
Dari data pada tabel, maka:
14,26
• Menguji Normalitas Data Nilai Prates Perumusan hipotesis:
H0 : Nilai Prates berdistribusi normal.
H1 : Nilai Prates tidak berdistribusi normal.
Tabel 4.7
Data Uji Normalitas Prates Batas Kelas Z Luas Daerah Ei Oi 21,45 -2.27 0.032 1.28 1 0.06 29,45 -1.71 0.0815 3.50 6 1.78 37,45 -1.15 0.1525 6.56 6 0.05 45,45 -0.59 0.2104 9.05 5 1.81 53,45 -0.03 0.2139 9.20 7 0.53 61,45 0.53 0.1602 6.89 9 0.65 69,45 1.09 0.0894 3.84 6 1.21 77,45 1.66 Jumlah 6.08
Dari data pada tabel di atas diperoleh:
Menentukan :
Taraf signifikansi ( ) = 0,01
Dari hasil perhitungan diperoleh , maka H0 diterima.
Berarti nilai prates berdistribusi normal.
4.2.2.2 Pascates
• Membuat Tabel Distribusi Frekuensi
Rentang/Jangkauan = Data terbesar – Data terkecil = 83,3 – 38,3
= 45 Banyak Siswa (n) = 40
Banyak Kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 40 = 6,29
Banyak kelas yang diambil 7 Panjang Interval (p) = = Panjang interval yang diambil 7 Ujung bawah kelas pertama 35,5
Tabel 4.8 Nilai Pascates Nilai Frekuensi 35,5 – 42,4 4 42,5 – 49,4 4 49,5 – 56,4 5 56,5 – 63,4 6 63,5 – 70,4 8 70,5 – 77,4 7
77,5 – 84,4 6
Jumlah 40
• Mencari Nilai Rata-rata dan Simpangan Baku
Untuk mencari nilai rata-rata dan simpangan baku (s) diperlukan besaran-besaran sebagai berikut.
Tabel 4.9
Nilai Statistika Untuk Mencari dan S Dari Data Pascates
Nilai Frekuensi (fi) Tanda Kelas (xi) xi 2 fixi fixi2 35,5 – 42,4 4 39.0 1517.1 155.8 6068.4 42,5 – 49,4 4 46.0 2111.4 183.8 8445.6 49,5 – 56,4 5 53.0 2803.7 264.8 14018.5 56,5 – 63,4 6 60.0 3594.0 359.7 21564.0 63,5 – 70,4 8 67.0 4482.3 535.6 35858.4 70,5 – 77,4 7 74.0 5468.6 517.7 38280.2 77,5 – 84,4 6 81.0 6552.9 485.7 39317.4 Jumlah 40 419.7 26530.0 2503.0 163552.6
Dari data pada tabel di atas, maka:
13,33
• Menguji Normalitas Data Nilai Pascates Perumusan hipotesis:
H0 : Nilai tes pascates berdistribusi normal.
H1 : Nilai tes pascates tidak berdistribusi normal.
Tabel 4.10
Data Uji Normalitas Tes pascates Batas Kelas Z Luas Daerah Ei Oi 35.45 -2.04 0.0448 1.79 4 2.72 42.45 -1.51 0.098 4.21 4 0.01 49.45 -0.98 0.1593 6.85 5 0.50 56.45 -0.46 0.2051 8.82 6 0.90 63.45 0.07 0.1945 8.36 8 0.02 70.45 0.59 0.1462 6.29 7 0.08 77.45 1.12 0.0809 3.48 6 1.83 84.45 1.64 Jumlah 6.06
Dari data pada tabel di atas diperoleh:
Menentukan :
Taraf signifikansi ( ) = 0,01
Derajat kebebasan (dk) = k – 3 = 7 – 3 = 4
Dari hasil perhitungan diperoleh , maka H0 diterima.
Berarti nilai pasca tes berdistribusi normal. 4.2.3 Pengujian Hipotesis
Tabel 4.11
Distribusi Perbedaan Rata-rata Prates dan Pascates
No. Nama Nilai
Prates Nilai Pascates Gain (d) X X 2 d 1. Ade Sumintra 73,3 80 6,7 -2,6 44,5 2. Amanda Carissa 65,0 80 15,0 5,8 495,9 3. Ananto Wibowo 73,3 83,3 10,0 0,8 5,6 4. Anggi Fitriani 56,7 70 13,3 4,1 222,3 5. Anjasari Evanata 75,0 83,3 8,3 -0,9 7,0 6. Annisa Sartika 51,7 65 13,3 4,1 222,3 7. Astrid Jein 58,3 68,3 10,0 0,7 5,6 8. Bayu Nugraha 63,3 71,7 8,3 -0,9 7,0 9. Dewi Ambarwati 63,3 71,7 8,3 -0,9 7,0 10. Dewi Yuliana 61,7 70 8,3 -0,9 7,0 11. Dwi Rachmansyah 66,7 75 8,3 -0,9 7,0 12. Faizal Muhammad 35,0 50 15,0 5,8 495,9
13. Fazar Purwanto 70,0 80 10,0 0,8 5,6
14. Ferry Mandiri 51,7 60 8,3 -0,9 7,0
15. Ilman Sidiq 51,7 60 8,3 -0,9 7,0
16. Imas Sri Rohani 35,0 45 10,0 0,8 5,6
17. Kiki Kuntara 68,3 76,7 8,3 -0,9 7,0 18. Kodijah 58,3 66,7 8,3 -0,9 7,0 19. Kristina 45,0 53,3 8,3 -0,9 7,0 20. Manda Lolitasari 41,7 46,7 5,0 -4,3 90,3 21. Melviani Rayina 60,0 70 10,0 0,8 5,6 22. Mira Mariana 71,7 78,3 6,7 -2,6 44,5 23. M. Irwan 58,3 61,7 3,3 -5,9 116,7 24. M. Rizky 33,3 41,7 8,3 -0,9 7,0 25. Mukhtar Hanif 56,7 63,3 6,7 -2,6 44,5 26. Myliso Sakada 48,3 56,7 8,3 -0,9 7,0 27. Nisya Nurrani 61,7 70 8,3 -0,9 7,0 28. Nita Rosiani 40,0 55 15,0 5,8 495,9 29. Nurul Choerunnisa 35,0 41,7 6,7 -2,6 44,5 30. Rizky Pratama 38,3 45 6,7 -2,6 44,5 31. Rizkyka 43,3 53,3 10,0 0,8 5,6 32. Ryan Budi 33,3 40 6,7 -2,6 44,5 33. Siti Fatimah 60,0 66,7 6,7 -2,6 44,5 34. Siti Kodariah 70,0 76,7 6,7 -2,6 44,5 35. Suryana Yogi 23,3 46,7 23,3 14,1 4627,9 36. Syifa Nuraini 41,7 53,3 11,7 2,4 68,1 37. Tia Endah 65,0 73,3 8,3 -0,9 7,0 38. Vika Widyani 51,7 58,3 6,7 -2,6 44,5 39. Yogi Nugraha 30,0 38,3 8,3 -0,9 7,0 40. Yulia Amaliah 61,7 71,7 10,0 0,8 5,6 2148,3 2518,3 370,0 7380,3
1) Mencari mean dari perbedaan prates dan pascates dengan rumus: a. Mean prates
b. Mean pascates
c. Perbedaan mean prates dan pascates
2) Menentukan derajat kebebasan dengan rumus: db = N-1
= 40 – 1 = 39
Keterangan:
Md = mean dari perbedaan prates dan pascates Xd = deviasi masing-masing subjek (d-Md) X2d = jumlah kuadrat deviasi
N = subjek pada sampel
db = derajat kebebasan ditentukan N-1
• Mencari nilai ttabel
= 0,99
Dk= N-1=40-1=39
Dengan interpolasi linier mencari t(0,99,39)
t(0,99,39) ada diantara t (0,99;30) dan t (0,99;40)
Berdasarkan perhitungan di atas, diketahui ttabel sebesar 2,1 pada kepercayaan
99%. Dengan thitung (4,2) dan ttabel (2,1) pada taraf kepercayaan 99% dengan
derajat kebebasan 39, terbukti thitung > ttabel. Oleh karena itu, perbedaan rata-rata
prates dan pascates terbukti signifikan
4.3 Pengolahan Angket
Pengolahan angket didasarkan pada pernyataan dari masing-masing soal. Pengolahan data angket ini dilakukan dengan cara menghitung jumlah siswa yang menjawab tiap pernyataan kemudian dibagi dengan jumlah siswa yang mengikuti pengisian angket. Setelah itu, hasilnya dikalikan 100% maka penulis akan memperoleh persentasenya. Angket yang diberikan berjumlah 5 butir soal dengan pilihan jawaban Ya dan Tidak dengan disertai alasan. Berikut ini adalah rekapitulasi hasil angket siswa.
Tabel 4.12
Rekapitulasi Hasil Pengisian Angket Siswa
No. Soal Pertanyaan Pilihan Jawaban E JS F (%) 1. Saya merasa tertarik menulis karangan
deskripsi.
Ya 30 40 75
Tidak 10 40 25
2. Penerapan model examples non examples memotivasi saya untuk aktif menulis.
Ya 33 40 82,5
3. Penggunaan media dalam model examples non examples dapat membantu dalam menuangkan ide ketika mengarang.
Ya 34 40 85
Tidak 6 40 15
4. Kemampuan menulis saya meningkat setelah menggunakan model examples
non examples Ya
36 40 90
Tidak 4 40 10
5. Saya berpendapat sebaiknya model examples non examples diterapkan dalam pelajaran Bahasa Indonesia khususnya menulis, karena dapat meningkatkan kemampuan siswa dalam menulis/mengarang.
Ya 37 40 92,5
Tidak 3 40 7,5
Kesimpulan yang dapat diperoleh penulis dari rekapitulasi tabel di atas adalah sebagai berikut.
1) Berdasarkan pertanyaan nomor satu, diketahui jumlah siswa yang tertarik menulis karangan deskripsi adalah sebanyak 75%. Sebagian besar menyertakan alasan bahwa mereka memang pada dasarnya suka menulis dan dapat menuangkan ide yang ada dipikiran mereka. 25% siswa lainnya menyatakan tidak tertarik menulis karangan deskripsi dengan berbagai alasan diantaranya mereka menyatakan bahwa mereka tidak menyukai pelajaran menulis. Data ini menunjukan bahwa lebih dari setengahnya siswa tertarik menulis karangan deskripsi.
2) Pendapat siswa tentang penerapan model examples non examples dapat memotivasi untuk aktif menulis dinyatakan dengan jumlah siswa yang menyatakan Ya sebanyak 33 orang (82,5%) dengan beragam alasan diantaranya dapat memudahkan dalam mendeskripsikan sesuatu dan
mendatangkan inspirasi. Jumlah siswa yang menyatakan Tidak sebanyak 7 orang (17,5) dengan alasan model examples non examples membatasi ide mereka . Dari data tersebut dapat diketahui bahwa hanya sebagian kecil yang menyatakan model examples non examples tidak memotivasi mereka untuk aktif menulis.
3) Berdasarkan pertanyaan nomor 3, sebanyak 85% siswa menyatakan bahwa penggunaan media pada model examples non examples dapat membantu menuangkan ide ketika mengarang. Hal ini menyatakan bahwa sebagian besar siswa beranggapan penggunaan media dapat membantu mereka dalam proses belajar mengajar.
4) Sebagian kecil siswa (sebanyak 10%) menyatakan kemampuan menulisnya tidak meningkat setelah menggunakan model examples non examples dengan alasan bahwa pada dasarnya mereka tidak menyukai kegiatan menulis sehingga dengan atau tanpa model examples non examples pun kemampuan menulisnya tidak lebih baik dari sebelumnya.
5) Berdasarkan pertanyaan terakhir, sebanyak 92,5% siswa menyatakan setuju apabila model examples non examples diterapkan dalam pelajaran Bahasa Indonesia khususnya kegiatan menulis. Mereka berpendapat bahwa penggunaan model examples non examples yang menerapkan media dalam proses pembelajarannya lebih menarik.
4.4Pengolahan Lembar Observasi
Berikut ini adalah perolehan nilai penulis dalam mempersiapkan dan melaksanakan mengajar. Agar lebih jelas, maka penulis mendeskripsikannya dalam bentuk tabel rekapitulasi hasil persiapan dan penampilan mengajar sebagai berikut.
Tabel 4.13
Rekapitulasi Hasil Penilaian Terhadap Persiapan Mengajar
No. Aspek Yang Dinilai
Nilai
Pengamat 1 Pengamat 2 4 3 2 1 4 3 2 1 1. Tujuan pembelajaran khusus
TPK mencantumkan objek TPK menggunakan kata kerja operasional. TPK mencantumkan kondisi. √ √ √ √ √ √ 2. Bahan belajar
Bahan belajar mengacu pada TPK. Bahan belajar disusun secara sistematis.
√ √ √ √
3. Strategi belajar
Menentukan metode/teknik yang sesuai dengan TPK. Menyusun langkah-langkah pembelajaran. √ √ √ √ 4. Media
Memilih media yang tepat dengan TPK.
√ √
5. Evaluasi
Mencantumkan bentuk dan jenis evaluasi. Hubungan dengan TPK. √ √ √ √
Tabel 4.14
Rekapitulasi Hasil Penilaian Terhadap Penampilan Mengajar
No. Aspek Yang Dinilai
Nilai
Pengamat 1 Pengamat 2 4 3 2 1 4 3 2 1 1. Kemampuan membuka pelajaran
a) Menarik perhatian siswa.
b) Memberi acuan bahan belajar yang akan disajikan.
√ √
√ √
2. Sikap praktikan dalam proses pembelajaran
a) Kejelasan suara.
b) Gerakan badan tidak mengganggu. √
√ √
√
3. Penguasaan bahan belajar
a) Penyajian bahan relevan dengan TPK.
b) Bahan belajar disajikan sesuai dengan langkah-langkah pembelajaran. √ √ √ √ 4. Proses pembelajaran
a) Kejelasan dalam menerangkan dan memberikan contoh.
b) Penggunaan waktu belajar.
√
√
√
5. Kemampuan menggunakan media a) Keterampilan dalam menggunakan
media.
b) Membantu meningkatkan proses pembelajaran. √ √ √ √ 6. Evaluasi
a) Menggunakan penilaian tulisan yang relevan dengan TPK. b) Melaksanakan penilaian sesuai
dengan yang tertulis pada rencana pengajaran.
√
√ √
√
7. Kemampuan menutup pelajaran a) Meninjau kembali materi b) Menginformasikan materi berikutnya. √ √ √ √
Berdasarkan tabel di atas, tingkat kemampuan penulis dalam mempersiapkan dan melaksanakan pengajaran tampak dalam skala penilaian yang diisi oleh bidang studi dan rekan penulis di jurusan bahasa Indonesia. Dari skala penilaian tersebut penulis memperoleh 6 buah nilai 4, dan 4 buah nilai 3 dari pengamat 1. Pengamat 2 memberikan nilai 4 sebanyak 9 buah dan nilai 3 sebanyak 1 buah.
Untuk pelaksanaan pengajaran, pengamat 1 maupun pengamat 2 memberikan nilai 4 sebanyak 11 buah dan nilai 3 sebanyak 3 buah.
Nilai-nilai tersebut belum dapat menunjukan nilai kemampuan penulis dalam merencanakan dan melaksanakan pengajaran. Untuk itu, penulis mengolah data seperti di bawah ini.
1. Perencanaan Pengajaran Pengamat 1
Pengamat 2
Dari kedua pengamat diperoleh:
2. Pelaksanaan Pengajaran Pengamat 1 dan pengamat 2
Dari kedua pengamat diperoleh:
Melihat perhitungan tersebut, maka nilai perencanaan dan pelaksanaan penulis dengan nilai 3,9 dan 3,8 dapat dikategorikan baik.
4.5Pembahasan Data
Berdasarkan hasil pengolahan hasil tes karangan deskripsi oleh tiga penilai diperoleh reliabilitas antarpenimbang baik prates maupun pascates sebesar 0,9. Ini menunjukan bahwa korelasi antarpenimbang dilihat dari tabel Guilfort tinggi sekali.
Rata-rata yang diperoleh sebelum dan sesudah menggunakan model examples non examples mengalami peningkatan. Rata-rata hasil prates adalah sebesar 53,71 sedangkan rata-rata hasil pascates adalah sebesar 62,96, dengan kata lain kenaikan dari nilai rata-rata prates ke nilai rata-rata pascates mencapai 9,2. Hal ini belum dapat membuktikan bahwa model examples non examples efektif dalam pembelajaran menulis karangan deskripsi, data-data yang diperoleh tersebut harus dibuktikan melalui pembuktian hipotesis dengan menggunakan metode statistik.
Sebelum melakukan pembuktian hipotesis, salah satu syarat yang harus dipenuhi adalah kenormalitasan sebuah data. Hal ini perlu diketahui untuk menentukan teknik yang tepat untuk digunakan dalam pembuktian hipotesis.
Melalui serangkaian pengolahan data yang dilakukan, diperoleh bahwa hasil data-data prates maupun pascates berdistribusi normal dan memiliki variansi yang sama. Oleh karena itu, maka teknik yang digunakan untuk membuktikan hipotesis adalah dengan menggunakan uji-t. Hasil yang diperoleh dari uji-t menunjukan bahwa perhitungan skor gain hasil nilai prates dan pascates berbeda secara signifikan. Ini terbukti dengan diperolehnya rata-rata pertambahan kedua kelompok (prates dan pascates) yaitu thitung 4,2 > ttabel 2,1. Dengan kata lain, model
examples non examples secara signifikan telah menunjukan keefektivannya dalam meningkatkan keterampilan menulis karangan deskripsi siswa.
Peningkatan kemampuan menulis karangan deskripsi dengan menggunakan model examples non examples menunjukan bahwa model examples non examples dapat digunakan dalam pembelajaran menulis karangan deskripsi di sekolah menengah. Hal ini diperkuat dengan respon siswa (sebannyak 92,5%) melalui angket yang menyatakan bahwa mereka setuju model examples non examples diterapkan dalam pelajaran bahasa Indonesia khususnya menulis, karena dapat meningkatkan kemampuan dalam menulis/mengarang.
Dari penjelasan di atas, penulis menyimpulkan bahwa hasil tes kemampuan menulis karangan deskripsi dengan menggunakan model examples non examples lebih baik daripada hasil tes kemampuan menulis karangan deskripsi dengan tanpa menggunakan teknik tersebut.
4.6Deskripsi Proses Pembelajaran Model Examples Non Examples
Untuk mengetahui berhasil atau tidaknya proses pembelajaran dengan menggunakan model examples non exampels yang berpengaruh pada peningkatan kemampuan menulis karangan deskripsi pada siswa adalah dengan rata-rata seluruh instrumen yang penulis gunakan dalam teknik pengumpulan data. Adapun instrumennya adalah berupa angket, tes, dan observasi. Cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut.
Keterangan:
Adapun skala penilaian yang dibuat adalah sebagai berikut. Tabel 4.15
Skala penilaian Skala Penilaian Nilai
1-1,9 1
2-2,9 2
3-3,9 3
1. Rata-rata Angket
Untuk mengetahui rata-rata dari angket adalah dengan mempertimbangkan atau menghitung batas jawaban YA yang diberikan responden. Interpretasi untuk menentukan sikap responden bisa dilakukan dengan cara menghitung persentase banyaknya jawaban YA dari seluruh butir pertanyaan yang disajikan (H. Erman, 2003:194). Cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut.
Tabel 4.16
Skala Penilaian Rata-Rata Angket
Skala Penilaian Nilai
0-25 1
26-50 2
51-75 3
76-100 4
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dan melihat skala penilaian maka untuk rata-rata angket adalah 85≈4 (sangat baik).
2. Rata-rata Tes
Rata-rata tes dapat dilakukan dengan menjumlahkan rata-rata prates dan pascates kemudian dibagi dua.
Tabel 4.17
Skala Penilaian Rata-Rata Tes Skala Penilaian Nilai
0-25 1
26-50 2
51-75 3
76-100 4
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dan melihat skala penilaian maka untuk rata-rata tes adalah 58,3≈3 (baik).
3. Rata-rata Observasi
Rata-rata observasi dapat diketahui dari penilaian yang diberikan observer. Dalam penelitian ini ada dua observer yang mengamati dan member penilaian untuk persiapan dan pelaksanaan pembelajaran. Cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut.
Tabel 4.18
Skala Penilaian Rata-Rata Observasi Skala Penilaian Nilai
1-1,9 1
2-2,9 2
3-3,9 3
≥4 4
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dan melihat skala penilaian maka untuk rata-rata tes adalah 3,8≈3 (baik).
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, maka kita dapat mengetahui rata-rata dengan memasukkan hasil perhitungan tersebut kedalam rumus berikut.
Berdasarkan hasil perhitungan, dapat diketahui bahwa rata-rata yang
diperoleh adalah 3,25 dan dapat dikategorikan baik. Oleh karena itu, penulis dapat mengambil keseimpulan bahwa proses pembelajaran menulis karangan deskripsi dengan Model Examples Non Examples dapat dikatakan berjalan dengan baik.
