S KOM 1100143 Chapter3

(1)

Barep Dimas Nurjiwanda, 2016

PENERAPAN MULTIMED IA PUZZLE GAME BERBASIS PROBLEM BASED LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKTRACKING UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN SISWA SMKN PAD A MATERI OSI

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu BAB III

METODE PENELITIAN

A. Metode Penelitian

Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian Penerapan Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking untuk Meningkatkan Pemahaman Siswa SMKN pada Materi Model OSI ini adalah Research and Development (R&D). Pengertian Metode R&D menurut Sugiyono ( 2012, hlm. 407) “adalah metode penelitian

yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji keefektifan produk tersebut”. Sehingga dalam penelitian ini akan menghasilkan dan

menerapkan produk Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking untuk Meningkatkan Pemahaman Siswa

SMKN pada Materi Model OSI.

Dalam penelitian ini difokuskan untuk merancang dan membuat sebuah produk berupa multimedia pembelajaran interaktif pada materi Model OSI untuk siswa yang kemudian mengujinya, sehingga dapat dinyatakan layak untuk dijadikan perangkat pembelajaran yang mendukung pembelajaran ditingkat siswa.

B. Desain Penelitian

Agar penelitian yang dilaksanakan terstruktur dan terencana dengan rapih

maka dibuatlah desain penelitian. Menurut Arikunto (2006, hlm. 51) “Desain penelitian adalah rencana atau rancangan yang dibuat oleh peneliti, sebagai

ancar-ancar kegiatan, yang akan dilaksanakan”. Desain penelitian yang digunakan adalah one group pretest-postest. Desain penelitian ini hanya

(2)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

tidak diperlukan kelas kontrol. Alur penelitian ini, pertama kelas eksperimen diberi pretest (01) kemudian selanjutnya diberi diberi perlakukan (X) yaitu

dengan penggunaan multimedia pembelajaran berbasis puzzle game dengan model Problem Based Learning setelah itu diberi posttest (02). Hal ini sejalan dengan alur penelitian yang dikemukakan oleh Arikunto (2006, hlm. 85)” bahwa pada desain ini observasi dilakukan sebanyak 2 kali yaitu sebelum eksperimen

dan sesudah eksperimen. Observasi hanya dilakukan sebelum eksperimen (01) disebut pretest, dan observasi sesudah eksperimen (02) disebut posttest. Perbedaan antara 01 dan 02 yakni 02 – 01 diasumsikan merupakan efek dari

treatment atau ekspermen.”

Tabel 3.1 Alur Penelitian

Pretest Treatment Posttest

01 X 02

Arikunto (2006: 85)

Keterangan :

01 = tes awal (pretest)

02 = tes akhir (posttest)

X = perlakuan, pembelajaran dengan multimedia puzzle game berbasis problem

based learning menggunakan algoritma backtracking.

Untuk desain penelitian terdapat tiga tahapan, yaitu Tahap Persiapan, Tahap Pelaksanaan dan Tahap Pengolahaan Data dan Analisis Data. Untuk

(3)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu C. Populasi, Sampel

1. Populasi dan Sampel Penelitian

Menurut Sugiyono (2013, hlm. 117)” Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek ataupun subjek yang mempunyai kualitas

dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa

kelas X SMK Negeri 1 Garut Program Keahlian Teknik Komputer Jaringan.

D. Prosedur Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan dalam tiga tahap, yaitu (1) tahap persiapan penelitian, (2) tahap pelaksanaan penelitian dan (3) tahap pengolahan data dan analisis data. Berikut adalah tahap-tahap penelitiannya :

1. Tahap Persiapan Penelitian

Kegiatan yang dilakukan dalam tahap persiapan penelitian ini adalah :

a) Pengumpulan data. Pada tahap pengumpulan data ini didapat dari studi literature dan studi lapangan. Data studi lapangan didapat dari

instrument studi lapangan.

b) Telaah kurikulum Jaringan Dasar kelas X SMK dan penentuan

materi pembelajaran dalam penelitian. c) Perumusan Masalah penelitian.

d) Studi Literature, pada proses studi literature ini penulis mencari referensi yang diperlukan dalam permasalahan yang didapat. Dalam hal ini adalah Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based

Learning Menggunakan Algoritma Backtraking untuk Meningkatkan

Pemahaman Siswa SMKN.

(4)

f) Pembuatan instrumen penelitian termasuk melakukan judgement, revisi, uji coba dan analisis intrumen. Instrumen yang dibuat berupa

instrument tes dan instrument non tes.

g) Pembuatan Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based

Learning Menggunakan Algoritma Backtraking dengan model waterfall meliputi analisis kebutuhan, pendesainan, coding(pengkodean) dan pengujian. Untuk lebih jelasnya berikut

tahapan model waterfall :

Gambar 3.1 Model Waterfall

Gambar. 3.1. Model Waterfall ( Mengadopsi : Sommerville, 2011)

Berikut adalah penjelasan dari model waterfall :

1) Analisis kebutuhan.

Pada tahap analisis kebutuhan ini merupakan analisa terhadap kebutuhan sistem / perangkat lunak. Pengumpulan data dalam tahap ini dapat dilakukan dengan penelitian, studi literature dan studi lapangan. Studi literatur merupakan kegiatan pengumpulan data-data melalui informasi yang didapat melalui berbagai sumber seperti buku, jurnal,

(5)

kegiatan pengumpulan data atau informasi yang didapat melalui sumber yang akan menjadi pusat penelitian, untuk mengukur kebutuhan dalam

pengembangan produk.

2) Desain Proses

Proses desain akan menerjemahkan syarat kebutuhan kesebuah

perancangan perangkat lunak yang dapat diperkirakan sebelum dibuat coding. Desain proses menyediakan kebutuhan nyata sistem perangkat lunak.

Menurut Luther (dalam Munir, 2009, hlm. 101) ‘tahap perencanaan produk atau desain digunakan untuk membuat spesifikasi

secara rinci mengenai rancangan dari kebutuhan untuk pengembangan multimedia’. Storyboard perlu digunakan untuk mendeskripsikan setiap scene yang menggambarkan secara jelas komponen multimedia serta perilakunya. Sedangkan flowchart merupakan diagram yang memberikan gambaran alir dari scene (tampilan) satu ke scene lainnya.

Pada tahap ini terdapat penjelasan bagaimana menyajikan konten , materi, animasi, atau suara yang digambarkan secara rinci dan sistematis

pada storyboard, mengenai multimedia yang dirancang. Storyboard ini menjadi pedoman dalam perancangan antarmuka dari multimedia. “Perancangan flowchart yang merupakan bagan yang berisi simbol-simbol grafis yang menunjukkan arah kegiatan dan data-data yang dimiliki program sebagai suatu proses eksekusi” (Darmawan, 2011, hlm. 64). Jadi pada flowchart ini menyajikan diagram alir mulai dari multimedia digunakan sampai selesai.

3) Implementasi

(6)

mengimplementasikan hasil rancangan storyboard dan flowchart maka dapat dilakukan coding. Coding merupakan penerjemahan design dalam

bahasa yang bisa dikenali oleh komputer. Tahapan inilah yang merupakan tahapan nyata dalam mengerjakan suatu perangkat lunak.

4) Pengujian

Setelah pengkodean / coding selesai maka akan dilakukan testing terhadap perangkat lunak yang telah dibuat tadi. Testing dilakukan oleh para ahli, baik ahli materi maupun media. Tujuan dari testing ini adalah

untuk menemukan kesalahan / bug terhadap perangkat lunak kemudian diperbaiki kesalahan tersebut. Apabila semuanya telah diperbaiki maka

selanjutnya divalidasi oleh ahli baik ahli materi maupun ahli media.

5) Operasi

Pada tahap ini dapat dikatakan fase final dalam pembuatan perangkat lunak. Setelah melakukan analisa, design dan pengkodean maka perangkat

lunak yang dibuat siap digunakan atau dioprasikan oleh pengguna.

2. Tahap Pelaksanaan Penelitian

Berikut adalah kegiatan dalam pelaksanaan penelitian :

a) Untuk mengetahui kemampuan awal siswa maka diberikan pretest.

(7)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu Tabel 3.2 Problem Based Learning

Tahapan Pembelajaran Tahap 1

Orientasi peserta didik pada masalah

Tahap 2

Mengorganisasi peserta didik

Tahap 3

Membimbing penyelidikan individu

maupun kelompok

Tahap 4

Mengembangkan dan menyajikan hasil

Tahap 5

Menganalisis dan mengevaluasi proses dan hasil pemecahan masalah

c) Memberikan post-test atau evaluasi untuk mengetahui tingkat perubahan tingkat pemahaman siswa

d) Menyebarkan angket respon siswa terhadap pembelajaran dengan multimedia puzzle game berbasis problem based learning menggunakan algoritma backtracking.

3. Tahap Pengolahan data dan Analisis Data

a) Pengolahan data hasil pre-test, post-test, observasi, wawancara dan angket.

b) Analisis data hasil penelitian.

(8)

Secara umum, alur penelitian dapat digambarkan dengan diagram alur sebagai berikut:

Tahap Persiapan

1. Orientasi siswa pada masalah 2. Mengorganisasi siswa

Pengolahan Data Analisis Data Kesimpulan

Penelitian Angket Siswa

Pembuatan Aplikasi (Puzzle game)

(9)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu Gambar 3.2. Desain Penelitian

E. Instrumen Penelitian

Instrumen ini merupakan instrument tes, Tes merupakan alat ukur atau prosedur yang digunakan untuk mengetahui dan mengukur sesuatu dalam suasana, dengan cara dan aturan-aturan yang ditentukan (Arikunto, 2010, hlm.

53). Dengan demikian apabila kita ingin mengetahui informasi mengenai peningkatan pemahaman siswa, dapat menggunakan instrument tes, instrument

ini juga dapat digunakan untuk mengetahui sejauh mana siswa dapat memahami materi pelajaran setelah dan sebelum menggunakan multimedia

puzzle game berbasis problem based learning menggunakan algoritma backtracking. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Instrumen Studi Lapangan

Pada instrumen studi lapangan ini, instrumen yang dilakukan berupa

wawancara dan angket, hasil dari wawancara dan angket dijadikan sebagai acuan dalam menentukan masalah. Untuk hasil intrumen diolah sesuai

dengan bentuk masing- masing intrumen tersebut.

2. Instrumen Soal

Instrumen soal yang telah dibuat dan disusun sebelumnya di

judgment terlebih dulu oleh dosen dan oleh guru mata pelajaran untuk dinyatakan kelayakan. Setelah instrument soal dianggap layak, kemudian

(10)

(11)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu 3. Instrumen Validasi Ahli Media dan Materi

Untuk penilaian validasi ahli yang digunakan pada penilaian ini adalah ‘aspek umum, aspek rekayasa perangkat lunak, aspek pembelajaran, aspek substansi materi dan aspek komunikasi visual’. Wahono (dalam Muhammad Singgih Zulfikar, 2013, hlm. 32). Di uraikan sebagai berikut :

Tabel 3.3 Tabel Aspek Penilaian Ahli Media Terhadap Multimedia

No. Indikator Penilaian

Aspek Umum

1. Kreatif dan inovatif (baru, luwes, menarik, cerdas, unik dan tidak asal beda)

1 2 3 4

2. Komunikatif (mudah dipahami serta menggunakan Bahasa yang baik, benar dan efektif)

1 2 3 4

3. Unggul (memiliki kelebihan dibanding multimedia pembelajaran lain ataupun dengan cara konvensional)

1 2 3 4

7. Usabilitas (mudah digunakan, sederhana ketika

dioprasikan)

1 2 3 4

8. Ketepatan pemilihan jenis aplikasi untuk pengembangan 1 2 3 4

9. Kompatibilitas (media pembelajaran dapat dipasang digunakan di berbagai hardware/software yang tersedia)

1 2 3 4

10. Pemaketan program media pembelajaran terpadu dan

mudah dalam eksekusi

1 2 3 4

11. Dokumentasi program media pembelajaran yang lengkap

meliputi : penggunaan, troubleshooting (jelas,

(12)

terstruktur,dan antisipatif), desain program (jelas, menggambarkan alur kerja program)

12. Reusable (sebagian atau seluruh program media pembelajaran dapat dimanfaatkan kembali untuk mengembangkan media pembelajaran lain)

1 2 3 4

Aspek Komunikasi Visual

13. Komunikatif, yakni sesuai dengan pesan dan dapat diterima dengan keinginan sasaran, unsur visual dan audio mendukung materi ajar, agar mudah dicerna oleh siswa

1 2 3 4

14. Kreatif dalam ide berikut penuangan gagasan yakni visualisasi diharapkan disajikan secara unik dan tidak klise (sering digunakan) agar menarik perhatian.

1 2 3 4

15. Sederhana yakni visualisisinya tidak rumit, agar tidak mengurangi kejelasan isi materi ajar dan mudah diingat

1 2 3 4

kesesuaian antara konsep kreatif dan topik yang dipilih

1 2 3 4

19. Tipografi (font dan susunan huruf ), untuk

memvisualisasikan bahasa verbal agar mendukung isi pesan, baik secara fungsi keterbacaan maupun fungsi

psikologisnya.

1 2 3 4

(13)

unsur visual terkendali dengan baik, agar memperjelas peran dan hirarki masing-masing

21. Unsur visual bergerak (animasi dan atau movie), animasi dapat dimanfaatkan untuk mensimulasikan materi ajar san movie untuk mengilustrasikan materi mendekat dengan aslinya. dimanfaatkan untuk memperkaya imajinasi.

1 2 3 4

Tabel 3.4 Aspek Penilaian Ahli Materi Terhadap Multimedia

Aspek Umum

1.Kreatif dan inovatif (baru, luwes, menarik, cerdas, unik dan tidak asal beda)

1 2 3 4

2. Komunikatif (mudah dipahami serta menggunakan Bahasa yang baik, benar dan efektif)

1 2 3 4

3. Unggul (memiliki kelebihan dibanding multimedia pembelajaran lain ataupun dengan cara konvensional)

(14)

8. Interaktifitas 1 2 3 4

9. Konstektualitas 1 2 3 4

10. Kelengkapan dan kualitas bahan bantuan belajar 1 2 3 4 11. Kesesuaian materi dengan tujuan pembelajaran 1 2 3 4

12. Kemudahan untuk dipahami 1 2 3 4

13. Sistematis, runut, alur logika jelas 1 2 3 4

14. Kejelasan uraian, pembahasan contoh, simulasi, percobaan, dan latihan

1 2 3 4

15. Konsistensi evaluasi dengan tujuan pembelajaran 1 2 3 4

16. Ketepatan dan ketetapan alat evaluasi 1 2 3 4

17. Pemberian umpan balik terhadap hasil evaluasi 1 2 3 4

Aspek Substansi Materi

18. Kebenaran materi secara teori dan konsep 1 2 3 4

19. Ketepatan penggunaan istilah sesuai bidang keilmuan 1 2 3 4

20. Kedalaman materi 1 2 3 4

21. Aktualitas 1 2 3 4

Selanjutnya tingkat validasi dalam penelitian ini dikategorikan berdasarkan tabel interpretasi sebagai berikut (Gonia, 2009, hlm. 50) :

Tabel 3.5. Interpretasi Nilai Koefisien Validasi

Skor Presentase Interpretasi

<25 Tidak Baik

25 - <50 Kurang Baik

50 - <75 Baik

75 - <100 Sangat Baik

(15)

Tabel 3.6 Tabel Aspek Penilaian Siswa Terhadap Multimedia

Aspek Perangkat Lunak

1.Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking mudah

digunakan tanpa kesulitan

1 2 3 4 Learning Menggunakan Algoritma Backtracking tidak

mudah macet

1 2 3 4

4. Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking tidak ada error saat digunakan

1 2 3 4

5. Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking dapat

digunakan dikomputer lain

1 2 3 4

6. Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking dapat diinstalasi dikomputer lain

1 2 3 4

Aspek Pembelajaran

7. Respon Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking mudah dipahami

1 2 3 4

8. Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based

Learning Menggunakan Algoritma Backtracking

merespon segala yang diperintahkan pengguna

1 2 3 4

(16)

menambah semangat belajar

10. Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based

memberikan suasana baru dalam belajar

1 2 3 4 Learning Menggunakan Algoritma Backtracking sesuai dengan bahan pelajaran sistem komputer

1 2 3 4

13. Pertanyaan pada Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking sesuai dengan materi

1 2 3 4

Aspek Komunikasi Visual

14. Tampilan Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem

Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking menarik

1 2 3 4

15. Perpaduan warna Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma

Backtracking sesuai

1 2 3 4

16. Jenis huruf yang digunakan dalam Multimedia Puzzle

Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking terbaca jelas

(17)

Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking mudah dipahami

5. Instrumen Peningkatan Pemahaman Siswa

Untuk mengetahui sejauh mana siswa dapat memahami materi maka

siswa akan diberi tes. Tes ini terdiri dari tes awal (pre-test) dan tes akhir (post-test). Sedangkan instrument yang diujikan kepada siswa harus layak,

hal ini sejalan dengan pemikiran Sugiyono (2013, hlm. 148) mengatakan bahwa “Instrumen yang tepat harus memenuhi dua syarat yaitu valid dan reliabel”. Maka soal yang akan digunakan untuk pretest dan posttest harus diuji terlebih dulu apakah layak dan reliabel.

F. Teknik Analisis Data

1. Instrumen Studi Lapangan

Teknik analisis data instrumen studi lapangan dilakukan dengan merumuskan hasil data yang diperolah melalui wawancara. Hartati (2010, hlm. 66) mengungkapkan untuk mengukur data angket menggunakan rumus sebagai berikut :

Keterangan :

P = angka presentase, f = frekuensi jawaban,

n = banyak responden (jumlah).

(18)

(Hartati, 2010) 2. Analisis Data Instrumen Soal

a) Validitas

“Valid memiliki arti bahwa instrument tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur” (Sugiyono, 2013, hlm. 173). Jadi instrument yang akan digunakan harus bisa mengukur apa yang akan diukur. Sedangkan untuk menentukan apakah instrument tes valid atau tidak, Arikunto (2012, hlm. 85) mengatakan “jika hasilnya sesuai dengan kriterium, dalam arti memiliki kesejajaran antara hasil tes tersebut dengan kriterium.”

Teknik yang digunakan untuk mengetahui kesejajaran menurut

Arikunto (2012, hlm. 87) adalah teknik korelasi product moment dengan

angka kasar. Adapun rumus product moment yang dikemukakan Pearson

adalah sebagai berikut :

rxy = N Σ X2Y –(ΣX)( ΣY) .

√ Σ 2− Σ ₎2₎₍Σ 2− Σ ₎2₎

Keterangan :

Presentasi Jawaban Krite ria

P = 0 Tak seorang pun

0 < P < 25 Sebagian kecil

25 <= P < 50 Hampir setengahnya

P = 50 Setengahnya

50 < p < 75 Sebagian besar

75 <= P < 100 Hampir seluruhnya

(19)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu rxy = Koefisien korelasi

ΣXY = jumlah perkalian antara skor suatu butir dengan skor nomal

ΣX = jumlah skor total dari seluruh responden dalam menjawab 1 soal yang diperiksa validasinya

ΣY = jumlah total seluruh responden dalam seluruh soal pada instrumen tersebut

N = jumlah responden uji coba

Tabel 3.8. Klasifikasi Koefisien Validitas

Besarnya rxy Interpretasi

0,80 < rxy ≤ 1,00 Sangat tinggi

0,60 < rxy ≤ 0,80 Tinggi

0,40 < rxy ≤ 0,60 Sedang

0,20 < rxy ≤ 0,40 Rendah

0,00 < rxy ≤ 0,20 Sangat rendah

(Arikunto, 2012)

b) Realibilitas

“Realibilitas merupakan ketetapan suatu tes apabila diberikan kepada subjek yang sama “(Arikunto, 2012, hlm. 104). Untuk mengetahui konsistensi alat ukur ketika digunakna pada subyek yang sama, maka digunakan uji realibilitas. Instrumen tes yang digunakan dalam penelitian ini berupa pilihan ganda . Rumus reliabilitas yang digunakan adalah rumus Kuder Richardson (KR-21) yaitu :

�= ( ₋ ) ( − − ₂ )

(20)

= ∑

2 ₌ ∑ 2− 2

−

Keterangan :

ri = koefisien reliabilitas tes

k = jumlah item dalam instrument

(s)2 = varians total

M = mean total

N = banyak siswa

∑Y = jumlah skor total

Kemudian, koefisien yang dihasilkan diinterpretasikan dengan kriteria berikut ini :

Tabel 3.9. Klasifikasi Koefisien Realibilitas

Besarnya S2 Inte rpretasi

0,80 < S2 ≤ 1,00 Sangat tinggi

0,60 < S2 ≤ 0,80 Tinggi

0,40 < S2 ≤ 0,60 Sedang

0,20 < S2 ≤ 0,40 Rendah

0,00 < S2 ≤ 0,20 Sangat rendah

Arikunto(2012)

(21)

“Soal yang baik yaitu soal yang tidak terlalu mudah atau tidak terlalu sukar ”(Arikunto, 2012, hlm. 222). Jadi soal yang baik adalah soal yang sedang tingkat kesulitannya. Selanjutnya menurut Arikunto (2012, hlm. 223), “bilangan yang menunjukan sukar atau mudahnya suatu soal disebut indeks kesukaran. Indeks tersebut digunakan untuk mengukur apakah soal termasuk pada kategori mudah, sedang, dan sukar. Besarnya indeks kesukaran antara 0,00 sampai dengan 1,00.”

Berikut rumus indeks kesukaran menurut Arikunto :

P = (JBA + JBB) / (JSA+JSB)

Keterangan :

P = indeks kesukaran

JBA = Jumlah jawaban benar pada kelompok atas

JBB = Jumlah jawaban benar pada kelompok bawah

JSA = Jumlah seluruh siswa pada kelompok atas

JSB = Jumlah seluruh siswa pada kelompok bawah

Kemudian indeks kesukaran diklasifikasikan sebagai berikut :

Tabel 3.10. Klasifikasi Indeks Kesukaran

Indeks Kesukaran Inte rpretasi

0,00 < P ≤ 0,30 Soal sukar

0,31 < P ≤ 0,70 Soal sedang

0,71 < P ≤ 1,00 Soal mudah

Arikunto (2012)

(22)

Agar dapat membedakan siswa yang memiliki kemampuan tinggi dengan siswa dengan kemampuan rendah, dapat dilakukan

dengan daya pembeda soal, hal ini sejalan dengan Arikunto (2012, hlm. 226)”Daya pembeda soal merupakan kemampuan soal untuk membedakan antara siswa berkemampuan tinggi dengan siswa berkemampuan rendah.”

Rumus untuk menentukan Rumus untuk menentukan daya pembeda pada soal pilihan ganda adalah sebagai berikut:

� = � −� = � − �

Keterangan :

D = indeks daya pembeda

BA = banyaknya peserta kelompok atas yang menjawab benar

BB = banyaknya peserta kelompok bawah yang menjawab benar

JA = banyaknya peserta kelompok atas

JB = banyaknya peserta kelompok bawah

Kemudian, indeks diskriminasi yang dihasilkan diinterpretasikan menggunakan kriteria berikut ini :

Tabel 3.11. Klasifikasi Daya Pembeda

(Arikunto, 2012) Koefisien Daya Pembeda Inte rpretasi

D < 0,00 Tidak baik

0,00 < D ≤ 0,20 Jelek

0,21 < D ≤ 0,40 Cukup

0,41 < D ≤ 0,70 Baik

(23)

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu 3. Pemberian Skor

Pemberian skor untuk soal pilihan ganda menggunakan metode right

only, yaitu jawaban benar diberi skor satu (1), jawaban salah diberi skor nol (0). Skor setiap siswa ditentukan dengan menghitung jumlah jawaban yang

benar dibagi jumlah soal kemudian dikali 100 untuk mendapatkan nilai dengan skala 100.

Perhitungan skor dilakukan dengan rumus berikut :

=

Keterangan :

S = skor

Jb = jumlah jawaban benar Js = jumlah soal

4. Analisis Data Instrumen Validasi Ahli

Rating scale terdiri dari beberapa tingkat penilaian yaitu: skor 4 untuk

menyatakan sangat baik. Skor 3 untuk menyatakan baik, skor 2 untuk

menyatakan cukup baik, dan skor 1 unutk menyatakan kurang baik. Menurut Sugiyono (2009, hlm. 98).

rating scale tidak terbatas untuk pengukuran saja, tetapi untuk mengukur persepsi responden terhadap fenomena lainnya, seperti skala untuk mengukur status sosial ekonomi, kelembagaan, pengetahuan, kemampuan, proses kegiatan dan lain-lain.

(24)

Keterangan :

P = angka presentase

Skor ideal = skor tertinggi tiap butir x jumlah responden x jumlah butir.

Selanjutnya tingkat validasi dalam penelitian ini dikategorikan

berdasarkan tabel interpretasi sebagai berikut (Gonia, 2009, hlm. 50) :

Tabel 3.12. Interpretasi Rating Scale

Skor Presentase Interpretasi

<25 Tidak Baik

25 - <50 Kurang Baik

50 - <75 Baik

75 - <100 Sangat Baik

5. Analisis Data Respon Siswa Terhadap Multimedia

Perhitungan analisis instrument respon siswa didapatkan dari hasil

mengolah data angket siswa. Pembuatan angket bertujuan untuk mengetahui respon siswa terhadap multimedia puzzle game berbasis problem based learning menggunakan algoritma backtracking.

Pengolahan data angket siswa pada penelitian ini menggunakan penskoran skala likert. Selanjutnya skor angket diinterpretasikan ke dalam

(25)

Tabel 3. 13 Skor Alternatif Jawaban Angket

Penilaian Bobot

Sangat Baik 4

Baik 3

Cukup 2

Kurang 1

Data respon siswa kemudian dianalisis menggunakan rumusan Sugiyono ( 2013, hlm. 143) yaitu :

= � � � %

Hasil analisis data respon siswa yang berbentuk presentase diinterpretasikan pada tabel berikut :

Tabel 3. 14 Kriteria Angket Siswa

Angka persentase Kriteria

P <=25 Kurang

25 < P <= 50 Cukup

50 < P <= 75 Tinggi

75 < P <= 100 Tinggi sekali

6. Instrumen Peningkatan Pemahaman Siswa a) Uji Hipotesis

Pada penelitian ini menggunan Uji hipotesis ANOVA. Anova adalah singkatan dari Analysis of Variance (Russefendi, 1998). Anova adalah suatu cara untuk melihat perbedaan rerata melalui pengetesan

(26)

Hipotesis yang akan diuji pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

H0 = Tidak terdapat perbedaan peningkatan pemahaman siswa secara signifikan pada siswa kelompok atas, tengah dan bawah setelah diterapkan Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking.

H1 = Terdapat perbedaan peningkatan pemahaman siswa secara signifikan pada siswa kelompok atas, tengah dan bawah setelah diterapkan

Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based Learning Menggunakan Algoritma Backtracking.

Sebelum perhitungan uji ANOVA data yang didapat dibagi kedalam kelompok 3 (tiga) kelompok yaitu kelompok atas, kelompok tengah dan

kelompok bawah. Pengelompokan kategori siswa didasarkan pada nilai

rata-rata ulangan harian dan standar deviasinya.

1. Kelompok atas adalah kelompok siswa yang memiliki nilai murni

lebih besar dari : +

2. Kelompok tengah adalah kelompok siswa yang memiliki nilai murni

diantara : + dan −

3. Kelompok bawah adalah kelompok siswa yang memiliki nilai murni

lebih kecil dari : −

Sedangkan untuk jenis ANOVA yang digunakan pada penelitian ini adalah uji ANOVA satu jalur (one way ANOVA), karena hanya

memperhatikan satu peubah yaitu peningkatan pemahaman siswa. Uji ANOVA dihitung dengan persamaan sebagai berikut :

� = _�

(27)

Keterangan :

RJKa = variansi antar kelompok (rerata jumlah kuadrat akar)

RJKi = variansi kekeliruan pemilihan sampel (rerata jumlah kuadrat

inter)

Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan taraf signifikansi α = 0,05 (dengan harapan kebenaran data mencapai 95%) dengan kriteria:

Fhitung≤ Ftabel maka H0 diterima H1 ditolak

Fhitung≥ Ftabel maka H1 diterima H0 ditolak

b) Uji Lanjutan ANOVA Satu Arah

Ada beberapa uji lanjutan ANOVA satu arah yaitu uji Scheffe dan uji

Turkey, menurut Rudi dkk (hlm. 2) “uji ini dimaksudkan untuk melihat sampel atau kelompok manakah yang memiliki pengaruh yang paling dominan”. Dalam uji lanjutan ANOVA ini peneliti menggunakan uji Scheffe. Berikut adalah rumus uji Scheffe :

Fs : Nilai harga F Scheffe

x : Mean kelompok

MSw : Mean Square Within

Msb : Mean Square Between

n : Jumlah Sampel Kelompok

� =

−

2

(28)

c) Uji Gain

Gain adalah selesih antara nilai awal dan nilai akhir, tujuan digunakan

gain adalah untuk mengetahui tingkat pemahaman siswa setelah dilakukan pembelajaran dengan Multimedia Puzzle Game Berbasis Problem Based

Learning Menggunakan Algoritma Backtracking . Untuk menghitung uji gain yaitu dengan selisih skor tes awal (pretest) dan skor tes akhir (postest)

kemudian dibagi dengan skor maksimum kemudian skor maksimum tersebut dikurangi skor pretest. Untuk lebih jelasnya berikut merupakan rumus untuk menghitung uji gain (Meltzer, 2002):

� = _� −₋

Kemudian, indeks gain yang dihasilkan diinterpretasikan menggunakan kriteria berikut ini :

Tabel 3.15 Kriteria Indeks Gain (Meltzer, 2002)

Nilai � Kriteria

0,7 < �≤ 1 Tinggi

0,3 < �≤ 0,7 Sedang

0 < �≤ 0,3 Rendah

d) Uji Normalitas

Pada penelitian ini, uji normalitas yang digunakan adalah uji normalitas Kalmogorov Smornov. Konsep pada uji normalitas ini adalah

membandingkan data dengan distribusi normal baku. Berikut adalah persyaratan untuk melakukan uji normalitas Kalmogorov Smirnov menurut

Hidayat (2013) :

1) Data berskala interval atau ratio (kuantitatif).

(29)

Agar memudahkan perhitungan, maka dibuat tabel perhitungan Kolmogorov Smirnov sebagai berikut :

Tabel 3.16 Perhitungan Kolmogorov Smirnov

No Xi f(Xi) F Z = Xi– X /SD

FT Fs | FT– Fs |

1

2 3

Dst

Keterangan :

Xi = Angka pada Data ke-i

F(Xi) = Frekuensi data Xi

F = Frekuensi Kumulatif

Z = Transformasi dari angke ke notasi pada distribusi normal

FT = Probabilitas Komulatif Normal

FS = Probabilitas Komulatif Empiris

Dalam uji normalitas menggunakan metode Kolmogorov, berlaku hipotesis :

H0 : Data berasal dari populasi distribusi normal.

H1 : Data berasal dari populasi tidak distribusi normal

(30)

Nilai | FT – FS | terbesar dibandingkan dengan nilai tabel Kolmogorov Smirnov.

1. Jika nilai | FT – FS | terbesar < nilai tabel Kolmogorov Smirnov, maka H0 diterima ; H1 ditolak.

2. Jika nilai | FT – FS | terbesar > nilai tabel Kolmogorov Smirnov, maka H0 ditolak ; H1 diterima.

e) Uji Homogenitas

Uji homogenitas varian bertujuan untuk menentukan apakah varian kedua kelompok homogen atau tidak. Sugiyono (2011 : 276). Pada penelitian ini, uji homogenitas yang dilakukan menggunakan F hitung, berikut adalah rumus uji F menurut (Anwar, 2013) :

Keterangan :

Sbesar = Variance dari kelompok dengan variance terbesar (lebih banyak). SKecil = Variance dari kelompok dengan variance terkecil (lebih sedikit)

Jika variance sama pada kedua kelompok, maka bebas tentukan pembilang dan penyebut.

 Untuk varians dari kelompok dengan variance terbesar adalah dk

pembilang n-1

 Untuk varians dari kelompok dengan variance terkecil adalah dk

penyebut n-1

 Jika F hitung < F tabel, berarti homogen