BAB III METODOLOGI PENELITIAN

(1)

29

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian A. Tempat penelitian

Penelitian ini dilakukan di SMPN 1 Plumbon yang beralamat di Jalan Pangeran Antasari No.8 Plumbon Kabupaten Cirebon, Jawa Barat. Adapun alasan peneliti memilih tempat penelitian di SMPN 1 Plumbon yaitu antara lain :

a. Kurikulum pembelajaran di SMPN 1 Plumbon sudah menerapkan kurikulum 2013 dengan pendekatan pembelajaran student center (berpusat pada siswa).

b. SMPN 1 Plumbon sudah terakreditasi A, artinya segala fasilitas di sekolah tersebut sudah memadai, sehingga memperjelas keobjektifan penelitian tanpa dipengaruhi oleh keterbatasan fasilitas.

c. Jumlah siswa di sekolah tersebut pada Tahun Ajaran 2015/2016 adalah 1164 siswa dengan 30 Rombel termasuk kategori jumlah yang besar.

d. Jumlah guru di SMPN 1 Plumbon pada Tahun Ajaran 2015/2016 adalah 49 guru dengan rincian 36 guru PNS dan 13 guru tidak tetap dengan tingkat pendidikan rata-rata S1 sampai S2, dan semua guru mengajar mata pelajaran sesuai dengan latar belakang pendidikan masing-masing.

e. Berdasarkan informasi dan pengalaman guru matematika di SMPN 1 Plumbon, kemampuan matematika siswa beragam, masih banyak siswa yang sering melakukan kesalahan-kesalahan dalam pemahaman matematika dan pemecahan masalah, sehingga perlu diketahui bagaimana kemampuan berpikir matematis siswa guna untuk meminimalisir kesalahan-kesalahan tersebut serta meningkatkan pembelajaran yang sesuai dengan kemampuan siswa, sehingga dapat mencapai tujuan pembelajaran yang diharapkan.

f. Pengelompokan siswa ditentukan berdasarkan tingkat kemampuannya (adanya kelas unggulan dan regular).

B. Waktu Penelitian

Adapun waktu penelitian yang akan dilakukan sekitar empat bulan, terhitung mulai Maret hingga Juni dengan rincian kegiatan-kegiatan yang akan dilakukan dimuat dalam tabel dan rincian berikut.

(2)

Tabel 3.1 Kegiatan Penelitian

No Nama Kegiatan Maret April Mei Juni

1. Tahap persiapan 2. Tahap pelaksanaan 3. Tahap akhir penelitian 4. Penyusunan laporan

Tahapan Kegiatan-kegiatan tersebut, meliputi:

1. Tahap persiapan :

 Pemilihan masalah sesuai wilayah kajian yang akan diteliti.

 Study pendahuluan (study literatur terhadap buku, jurnal ataupun laporan penelitian), dengan tujuan untuk :

 Mengetahui apakah penelitian yang dilakukan penulis sudah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Hal ini akan menjadi dasar untuk menyusun penelitian yang relevan.

 Mengetahui konsep/teori/pendapat pakar dibidang yang akan diteliti.

Data-data tersebut nantinya akan dijadikan bahan penulisan dalam deskripsi teoritik.

 Menyusun proposal penelitian.

 Seminar proposal penelitian.

 Menyusun instrument penelitian

2. Tahap pelaksanaan penelitian yaitu pengumpulan data yang meliputi :

 Survei sekolah (sasaran yang dijadikan penelitian).

 Persiapan administrasi dan perizinan.

 Memilih kelas untuk menguji coba instrumen dan penelitian.

 Menganalisis data hasil uji coba instrument (berupa validitas, reliabilitas, indeks kesukaran dan daya pembeda instrument).

 Melakukan tes penelitian pada sampel yang telah dipilih dan ditentukan.

3. Tahap akhir penelitian yaitu analisis data/pengolahan data yang meliputi :

 Editing data, klasifikasi data, penyusunan koding data, entri data.

 Mengolah dan Menganalisis data.

 Membahas data hasil penelitian.

 Menarik kesimpulan.

(3)

4. Tahap penyusunan laporan penelitian yaitu pembuatan laporan hasil penelitian (skripsi), yang meliputi :

 Menyusun hasil penelitian

 Pengolahan data dan analisis data.

 Melaporkan hasil penelitian (Sidang Skripsi).

3.2 Populasi dan Sampel 3.2.1 Populasi

Populasi adalah keseluruhan eleman, unit penelitian, atau unit analisis yang memiliki ciri atau karakteristik tertentu yang dijadikan sebagai objek penelitian atau menjadi perhatian dalam suatu penelitian (Abdurahman, 2011:

129). Sedangkan menurut Margono (1997: 118), populasi adalah seluruh data yang menjadi perhatian dalam suatu ruang lingkup dan waktu yang ditentukan.

Populasi terdiri dari dua macam, yaitu populasi target dan populasi terjangkau. Populasi target adalah semua atau keseluruhan dari sasaran/objek dalam sebuah penelitian, sedangkan populasi terjangkau adalah bagian dari populasi target (Nasehuddien, 2011: 90).

Dalam penelitian ini, yang menjadi populasi target adalah seluruh siswa SMPN 1 Plumbon Tahun Ajaran 2015/2016 yang berjumlah 1164 siswa.

Sedangkan populasi terjangkaunya adalah siswa-siswi kelas VIII SMPN 1 Plumbon Tahun Ajaran 2015/2016 yang berjumlah 367 siswa dengan rincian sebagai berikut.

Tabel 3.2

Jumlah Rombel Kelas VIII SMPN 1 Plumbon No Kelas Jumlah Siswa Jumlah Rombel

1. VII 392 10

2. VIII 367 10

3. IX 405 10

Jumlah 1164 Siswa 30 Rombel Sumber : TU SMPN 1 Plumbon

3.2.2 Sampel

Sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi (Supriyadi, 2014: 17).

Suharto (1995: 57) mengartikan sampel sebagai suatu bagian yang akan diteliti dan yang dianggap menggambarkan populasinya. Sedangkan Grafura

(4)

(2009) menyatakan bahwa sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut.

Banyak ragam sampel yang dapat digunakan untuk penelitian, dalam penelitian ini, peneliti akan mengambil sampel dengan menggunakan Cluster Random Sampling. Menurut Sugiyono (2010: 121) Cluster Random Sampling yaitu cara pengambilan sampel dari anggota populasi yang berada dalam kelompok atau Cluster secara acak tanpa memperhatikan strata (tingkatan) dalam anggota populasi tersebut. Peneliti akan mengambil dua kelas secara acak tanpa memperhatikan tingkatan kelas (unggulan/reguler) untuk dilakukan penelitian.

Teknik Cluster Random Sampling dapat mempermudah peneliti dalam mengambil sampel secara representative, karena tingkat kemampuan siswa di setiap kelas berbeda-beda. Peneliti memberi hak yang sama kepada setiap subjek penelitian (dalam suatu Cluster) untuk memperoleh kesempatan dipilih menjadi sampel. Oleh karenanya peneliti terlepas dari perasaan ingin mengistimewakan satu atau beberapa subjek (dalam suatu Cluster) untuk dijadikan sampel. Untuk mengambil sampel dari suatu populasi digunakan perhitungan maupun acuan yang telah dikembangkan oleh para ahli. Roscoe dalam Supriyadi (2014: 18) memberikan acauan umum untuk menentukan ukuran sampel, diantaranya yaitu:

1. Jika sampel dipecah kedalam sub sampel (pria/wanita, senior/junior, dan yang lainnya), ukuran sampel minimum 30 untuk setiap kategori.

2. Dalam penelitian multivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10 kali > dari jumlah variabel dalam penelitian.

3. Analisis SEM ukuran sampel 5 kali jumlah indikator (100-200 sampel).

4. Ukuran sampel yang tepat untuk penelitian, yaitu 30 < sampel < 500.

Kelas yang diambil sebagai sampel dalam penelitian ini yaitu kelas VIII A dan kelas VIII C. Dalam hal ini, kedua kelas tersebut dianggap memiliki karakteristik yang sama, ini dilihat dari beberapa persamaan berikut, bahwa setiap individu:

1. Mendapatkan materi pelajaran dan yang sama;

2. Telah mencapai materi pembelajaran yang sama;

3. Belajar dengan banyak jam pelajaran yang sama;

4. Menggunakan sumber buku yang sama;

5. Diajar oleh guru mata pelajaran matematika yang sama.

(5)

Tabel 3.3 Sampel Penelitian

No Kelas Jumlah Siswa

1. VIII-A 30

2. VIII-C 32

Jumlah 62 Siswa Sumber : TU SMPN 1 Plumbon

3.3 Metode dan Desain Penelitian 3.3.1 Metode penelitian

Menurut Sugiono (2010: 3) Metode penelitian adalah cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu metode penelitian kuantitatif, yaitu metode penelitian yang berdasarkan filsafat positivisme yang memandang bahwa realitas/gejala/fenomena dapat dikasifikasikan, relative tetap, konkrit, teramati, terukur dan hubungan gejala bersifat sebab akibat (Sugiono, 2010: 14).

Metode kuantitatif dalam penelitian ini bersifat deskriptif, yaitu untuk mengetahui status dan mendeskripsikan fenomena. Penelitian deskriptif dimaksudkan untuk mengukur secara cermat fenomena-fenomena tertentu (Iqbal Hasan, 2008: 8).

Menurut Purwanto dan Suroto (2014: 112) metode kuantitatif deskriptif adalah suatu metode penelitian yang ditujukan untuk mendeskripsikan fenomena-fenomena yang ada, baik fenomena alamiah maupun fenomena buatan manusia. Fenomena tersebut dapat berupa bentuk, aktivitas, karakteristik, perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena satu dengan fenomena lainnya.

Metode kuantitatif deskripif digunakan untuk menghitung kemampuan berpikir matematis yang dimiliki siswa. Pada penelitian ini, peneliti mengembangkan konsep dan menghimpun fakta, akan tetapi tidak melakukan pengujian hipotesis. Proses kegiatan analisis data kdalam penelitian ini meliputi :

1. Memeriksa, menilai, dan menafsirkan hasil tes ARP siswa satu per satu sesuai dengan langkah-langkah yang ditentukan;

2. Memeriksa, menilai, dan menafsirkan jawaban siswa dari setiap butir soal tes kemampuan berpikir matematis;

3. Mengukur tingkat kemampuan berpikir matematis siswa;

4. Mengukur seberapa besar tingkat kemampuan berpikir matematis siswa yang dikelompokan berdasarkan AQ-nya.

5. Menarik kesimpulan dari hasil penelitian.

(6)

3.3.2 Desain penelitian

Untuk memahami permasalahan dalam penelitian ini, maka diperlukan desain atau rancangan penelitian. Desain penelitian digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian dan menentukan arah berlangsungnya proses penelitian sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan.

Menurut Arikunto (1997: 44) desain penelitian adalah rencana atau rancangan yang dibuat oleh peneliti, sebagai gambaran dari kegiatan penelitian yang akan dilaksanakan. Sedangkan menurut Nazir (2011: 21), desain pengolahan dan penelitian adalah rancangan atau seluruh rangkaian rencana kegiatan penelitian yang akan dilakukan, mulai dari tahap persiapan, pengumpulan, pengolahan dan analisis data sampai dengan penulisan laporannya.

Dalam penelitian ini, perlakuan yang diberikan penulis pada sampel hanya sebatas pemberian soal-soal yang berupa tes kemampuan berpikir matematis dan tes AQ. Maka desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah desain penelitian One-Shot Case Study yaitu model pendekatan yang menggunakan satu kali pengumpulan data “satu saat” (Sugiyono, 2008: 107) dengan pola desain yang digunakan sebagai berikut.

Keterangan :

X : Treatment yang diberikan

0 : Observasi (Hasil tes hasil kemampuan berpikir matematis dan AQ)

3.4 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data merupakan cara mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk menjawab rumusan masalah penelitian. Teknik pengumpulan data sangat penting dalam suatu penelitian, karena tujuan dari suatu penelitian adalah untuk mendapatkan data yang berhubungan dengan suatu masalah yang diteliti (Meilinda, 2015).

Pengumpulan data menurut Nazir (2011: 211) adalah prosedur yang sistematik dan standar untuk memperoleh data yang diperlukan. Teknik pengumpulan data dapat dikatakan juga sebagai cara untuk mengumpulkan data dalam melakukan penelitian (Nasehuddien, 2011: 49).

X 0

(7)

Menurut Mc Millan dan Scumacher dalam Suharsaputra (2012: 96) berpendapat bahwa teknik pengumpulan data yang menggambarkan instrumen penelitian kuantitatif mempunyai ciri-ciri yang berbeda dengan penelitian kualitatif, meskipun pada tataran bentuk bisa menunjukan kesamaan. Ciri-ciri tersebut dilihat dari tipe dan karekteristiknya, yang meliputi (Suharsaputra, 2012: 96) :

1. Tipe : observasi terstruktur; wawancara baku; tes kertas dan pensil; kuestioner; dan pernyataan pilihan.

2. Karakteristik : instrumen digunakan dalam pengumpulan data; Data ditampilkan dalam bentuk angka keputusan a priori dalam presentasi data; Data dihitung dan diuraikan secara statistic; serta Pengertian diperoleh dari pekerjaan prosedur statisik.

Teknik penelitian kuantitatif menekankan pada kategori a Priori untuk mengumpulkan data dalam bentuk angka. Tujuannya adalah memperoleh deskripsi statistik, hubungan, dan penjelasan (Suharsaputra, 2012: 96). Teknik kuantitatif dalam penelitian ini digunakan dengan model deskriptif sebagai cara meringkas sejumlah angka kesalahan dalam mengumpulkan dan melaporkan data.

3.4.1 Instrumen penelitian

Menurut Arikunto (2013: 265), instrumen penelitian adalah alat bantu yang dipilih dan digunakan oleh peneliti dalam kegiatan mengumpulkan data agar menjadi lebih mudah dan sistematis. Sedangkan menurut Siregar (2010:

161) intrumen penelitian adalah suatu alat yang dapat digunakan untuk memperoleh, mengolah, dan menginterpretasikan informasi yang diperoleh dari para responden yang dilakukan dengan menggunakan pola ukur yang sama.

Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis kemampuan berpikir matematis siswa yang ditinjau dari Adversity Quotient adalah dengan menggunakan tes ARP (Adversity Respon e Profil) dan tes tulis untuk mengukur kemampuan berpikir matematis siswa.

1. Instrumen tes kemampuan berpikir matematis

Menurut Arikunto (2013: 193), tes adalah sederetan pertanyaan atau latihan atau suatu alat yang digunakan untuk mengukur keterampilan, pengetahuan, intelegensi, dan kemampuan atau bakat yang dimiliki oleh individu atau kelompok.

Tes tulis yang digunakan dalam penelitian ini berupa soal uraian pokok bahasan Lingkaran. Soal tes terdiri dari banyak butir tes yang masing-masing

(8)

mengukur satu jenis variabel. Sebelum dilakukan penelitian, soal tersebut diujicobakan kepada siswa yang sudah dipilih dan ditentukan. Kemudian dilakukan validasi oleh tim ahli (Expert Judment) yaitu guru matematika kelas VIII SMPN 1 Plumbon, pembimbing skripsi I dan II. Adapun ketentuan validasi meliputi:

a. soal memungkinkan siswa untuk memahami masalah yang diberikan;

b. soal dapat digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan berpikir matematis siswa.

Selain dilakukan validasi, soal tersebut diukur tingkat reliabilitasnya, daya pembeda, serta indeks kesukarannya.

Tes tulis diperlukan untuk mengumpulkan data atau informasi tentang langkah-langkah siswa dalam menyelesaikan soal yang berkaitan dengan materi Lingkaran. Dari langkah-langkah pengerjaan tersebut dapat diketahui tingkat kemampuan berpikir matematis siswa. Untuk mendapatkan data atau informasi tersebut, penulis menggunakan soal uraian, karena tes tulis ini lebih menekankan kemampuan siswa untuk menyelesaikan soal pemecahan masalah. Soal yang diberikan sebanyak 10 butir soal, yang diselesaikan dalam waktu 80 menit yang mencakup seluruh indikator pada pokok bahasan Lingkaran.

2. ARP (Adversity Respon Profile)

Untuk mengukur tingkat kemampuan siswa dalam mengahadapi suatu permasalahan atau yang disebut Adversity Quotient (AQ), diperlukan suatu alat untuk mengukurnya, yaitu Adversity Respon Profile (ARP).

Menurut Stoltz (2005: 142) Adversity Respon Profile adalah suatu instrument yang digunakan untuk mengukur seberapa besar AQ seseorang, berbeda dengan ukuran, tes atau instrument lain. ARP memberikan suatu gambaran singkat yang baru dan sangat penting mengenai apa yang mendorong seseorang dan apa yang mungkin menghambat seseorang untuk melepaskan seluruh potensinya.

Tes ARP diperlukan untuk mengumpulkan data atau informasi tentang kemampuan siswa dalam menghadapi suatu pemasalahan matematika (memahami konsep matematika, menghadapi soal yang rumit, memecahkan pemecahan masalah, sikap dan tidakan siswa dalam menghadapinya).

Sehingga, dari hasil tes ARP tersebut dapat diketahui tingkat AQ siswa.

Adapun tesnya berupa sejumlah pernyataan-pernyataan yang mengandung dimensi CO₂RE (Control, Origin dan Ownership, Reach dan

(9)

Endurance), yang kemudian jawaban/respon siswa akan diakumulasikan dan dikategorikan (Stoltz, 2005: 143).

Soal yang diberikan sebanyak 20 butir pernyataan yang mencakup seluruh dimensi pada ARP (setiap pernyataan mengukur dua dimensi), yaitu mencangkup tentang sikap atau tidakan yang dilakukan dalam menghadapi suatu permasalahan matematika, yang diselesaikan dalam waktu 80 menit.

Dari hasil uji ARP, maka akan didapat skor AQ dengan ketentuan berikut.

Tabel 3.4

Interpretasi Adversity Quotient (Stoltz, 2005:143)

Skor ARP Tipe/Kategori

0 – 59 AQ rendah kategori Quitters 60 – 94 Peralihan dari AQ rendah ke AQ sedang.

95 – 134 AQ sedang kategori Campers.

135 – 165 Peralihan dari AQ sedang ke AQ tinggi 166 – 200 AQ tinggi kategori Climbers

3.4.2 Definisi konseptual

Berdasarkan beberapa definisi kemampuan berpikir matematis menurut para ahli (yang terdapat dalam kerangka teori) maka penulis merancang definisi secara konseptual, yaitu sebagai berikut.

a. Kemampuan berpikir matematis

Berpikir matematis adalah kemampuan berpikir dalam melakukan matematika dengan pengkajian secara sistematis yang melalui tiga tingkatan yaitu meliputi reproduksi, koneksi, dan analisis, untuk membangun argument matematis dalam menyelesaikan permasalahan, sehingga memperluas cakupan dan kedalaman pemahaman matematika dalam menghasilkan ide atau gagasan untuk menemukan solusi dari permasalahan tersebut.

b. Adversity Quotient

Adversity Quotient adalah kemampuan dalam mengatasi berbagai kesulitan atau permasalahan yang menghadang dalam belajar matematika, yang dapat memperbaiki efektifitas seseorang secara keseluruhan.

3.4.3 Definisi operasional

a. Kemampuan berpikir matematis

Kemampuan berpikir matematis yaitu nilai atau skor yang diperoleh dari hasil tes kemampuan berpikir matematis yang berupa tes subjektif untuk mengukur tingkat berpikir matematis (tingkat reproduksi, koneksi,

(10)

dan analisis), sehingga dapat diperoleh gambaran secara umum mengenai kemampuan berpikir matematis siswa.

b. Adversity Quotient

Adversity Quotient (AQ) adalah nilai atau skor yang diperoleh melalui tes ARP (Adversity Respon Profil) yang disusun dalam dimensi CO2RE (Control, Origin dan Ownership, Reach dan Endurance) untuk mengukur tingkat kemampuan siswa dalam menghadapi berbagai permasalahan yang menghadangnya, sehingga diperoleh gambaran secara umum AQ siswa.

3.4.4 Kisi-Kisi Instrumen

Tabel 3.5

Kisi-Kisi Intrumen Kemampuan Berpikir Matematis

Indikator No item Jumlah

Soal T1 T2 T3

Mengetahui fakta dasar dari masalah yang diketahui 1 - - 1 Menerapkan algoritma standar dalam menyusun fakta 2 - - 1

Mengintegrasikan informasi masalah 3 - - 1

Membuat koneksi dalam dan antar domain matematika - 4 - 1 Menetapkan rumus yang akan digunakan untuk

menyelesaikan masalah - 5 - 1

Melakukan analisis pemecahan masalah - - 6 1

Melakukan interpretasi pemecahan masalah - - 7 1 Mengembangkan model dan strategi sendiri - - 8 1

Mengembangkan argumen matematik - - 9 1

Membuat generalisasi - - 10 1

Jumlah 3 2 5 10

Keterangan :

T1=Reproduksi T2=Koneksi T3=Analisis Tabel 3.6

Kisi-Kisi ARP (Adversity Respon Profil)

Dimensi Indikator Nomor Item Soal

Positif Negatif Control (Kendali)

Origin and Ownership (Asal Usul dan

Pengakuan)

Keseriusan belajar matematika 7 1

Pemahaman matematika 10 6, 19

Kesiapan dalam belajar matematika 13 Kesulitan dalam belajar matematika 12

Apresiasi terhadap matematika 18

Reach (Jangkauan)

Endurance (Daya Tahan)

Partisipasi dalam belajar matematika 2, 9 Pemahaman matematika 3, 5 8, 11, 14, 16

Kemampuan matematika 20 4

Apresiasi terhadap matematika 17

Kesiapan dalam belajar matematika 15

(11)

3.4.5 Kriteria Penskoran/Penilaian

Kriteria penskoran adalah suatu pedoman yang digunakan untuk memberaikan skor atau penilaian terhadap hasil jawaban siswa. Dengan adanya kriteria penskoran, pemeriksaan hasil jawaban siswa akan lebih mudah, terukur dengan jelas dan tingkat subjektivitas pemeriksa dapat dihindari atau dikurangi (Lestari, 2015: 182).

Kriteria penskoran/penilaian yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah kriteria penskoran berdasarkan langkah pengerjaan siswa, yaitu dengan memberikan skor/bobot pada setiap langkah pengerjaan siswa. Skor/bobot yang diberikan untuk setiap butir soal bervariasi, bergantung pada tingkat kesukaran soal, pertimbangan peneliti, atau pertimbangan lainnya. Adapun kriteria penskorannya terlampirkan dalam tulisan ini dilampiran B-3.

3.4.6 Uji coba instrumen

Menurut Syairozi (2014: 57) uji coba instrumen dilakukan untuk mengetahui suatu instrumen yang akan digunakan dalam penelitian layak dipakai ataukah tidak. Sedangkan menurut Aqiilah (2012: 34) uji coba instrumen dilakukan untuk mengetahui soal mana yang termasuk kategori baik sesuai dengan kriteria soal yang memenuhi kualitas yang baik. Dalam penelitian ini, peneliti melakukan uji coba instrumen di kelas VIII-B. Soal uji coba yang digunakan dalam penelitian berupa soal uraian sebanyak 10 soal dengan skor maksimal 100.

Sebelum instrumen digunakan untuk uji coba dan tes, dilakukan terlebih dahulu penimbangan soal oleh tim ahli (Guru matematika SMPN 1 Plumbon dan Dosen Pembimbing) dengan maksud untuk mengetahui tingkat kesukaran isi, konstruk, redaksi, dan kesesuaian antara butir pernyataan dengan aspek yang diukur, kemudian dilakukan uji coba instrumen. Dalam hal ini, validasi instrumen dilakukan dua tahap, yaitu validasi oleh tim ahli (expert judgement) dan validasi secara empirik (uji validitas, reliabilitas, daya beda dan tingkat kesukaran). Langkah-langkah/alur validasi instrumen dalam penelitian ini,yaitu sebagai berikut:

(12)

Bagan 3.1 Alur Validasi Instrumen

3.5 Teknik Analisis Instrumen Penelitian 3.5.1 Analisis instrumen penelitian

Setelah dilakukan uji coba, kemudian dilakukan analisis butir soal dan analisis instrumen. Dari uji coba tersebut kemudian dicari nilai validitas, reliabilitas, indeks kesukaran dan daya pembedanya. Menurut Siregar (2010:

162) suatu intrumen dapat dikatakan instrument penelitian yang baik, jika paling tidak memenuhi lima kriteria, yaitu validitas, reliabilitas, sensitivitas, objektivitas, dan indektivitas.

a. Uji validitas

Menurut Sugiyono (2002: 168) Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen.

Validitas menunjukan sejauh mana suatu alat ukur mampu mengukur apa yang ingin diukur (Siregar, 2010:162). Dalam penelitian ini, pengujian validitas dilakukan dengan menghitung koefisien korelasi dengan rumus Product Moment sebagai berikut (Arikunto, 2002: 168).

∑ ∑ ∑

√ ∑ ∑ ∑ ∑ Keterangan:

rxy = koefisien korelasi tiap item N = jumlah subyek

∑X = jumlah skor item

∑Y = jumlah skor total

∑XY = jumlah perkalian skor item dengan skor total

∑Y² = jumlah kuadrat skor total

∑X² = jumlah kuadrat skor item

INSTRUMEN PENIMBANGAN TIM AHLI

ACC

REVISI

UJI COBA VALIDASI EMPIRIK

HILANGKAN

(13)

(∑Y)² = jumlah skor total dikuadratkan (∑X)²= jumlah skor item dikuadratkan

Hasil perhitungan rxy dibandingkan dengan rtabel product moment, jika rxy > rtabel maka item tersebut valid. Menurut Siregar (2010: 164) suatu instrument dikatakan valid jika:

1. Koefisien korelasi product moment melebihi 0,3;

2. Koefisien korelasi product moment > rtabel ( , dengan n = jumlah sampel;

3. Signifikasi .

Dalam menentukan valid tidaknya suatu butir soal terdapat kriteria tertentu untuk menyatakan suatu butir soal tersebut agar dinyatakan mendukung validitas isi tes. Kriteria kevalidan yang digunakan tercantum dalam tabel berikut (Arikunto, 2002: 170).

Tabel 3.7 Kriteria Validitas

Nilai r Kategori

0,90 ≤ rxy ≤ 1,00 Validitas sangat tinggi 0,70 ≤ r_xy < 0, 90 Validitas tinggi

0,40 ≤ rxy < 0, 70 Validitas sedang 0,20 ≤ r_xy < 0, 40 Validitas rendah

0,00 ≤ rxy < 0, 20 Validitas sangat rendah

b. Uji reliabilitas

Menurut Sudjana (2008: 16) Reliabilitas adalah ketepatan atau keajegan alat penilaian dalam menilai apa yang dinilainya. Artinya, kapanpun alat penilaian tersebut digunakan akan memberikan hasil yang relatif sama.

Suatu instrumen memiliki tingkat reliabilitas yang memadai, apabila instrumen tersebut digunakan untuk mengukur aspek yang diukur beberapa kali dan kapan pun hasilnya relatif sama. Instrument yang reliable mampu mengungkap data yang dapat dipercaya. Instrumen yang sudah dapat dipercaya (reliabel) akan menghasilkan data yang dapat dipercaya juga.

Reliabilitas alat pengumpul data dianalisis dengan menggunakan rumus Alpha. Rumus Alpha digunakan untuk mencari reliabilitas instrumen yang skornya bukan 1 dan 0, misalnya angket atau soal bentuk uraian. Kemudian perhitungannya dilakukan dengan memasukkan data ke dalam rumus Alpha berikut (Baskoro, 2014: 108) :

(14)

r11 = {}{1− ^∑ }

dengan : ∑ ^∑

∑

dan ^∑

∑

Keterangan :

r₁₁ = reliabilitas instrumen

K = banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal

∑ = jumlah varians butir = varians total

Kriteria reliabilitas yang digunakan tercantum dalam tabel berikut (Arikunto, 2013: 239).

Tabel 3.8 Kriteria Reliabilitas

Nilai r Kategori

r_hitung ≤ 0,20 Reliabilitas sangat rendah 0,20 ˂ rhitung ≤ 0,40 Reliabilitas rendah

0,40 ˂ rhitung ≤ 0,70 Reliabilitas sedang 0,70 ˂ rhitung ≤ 0,90 Reliabilitas tinggi 0,90 ˂ rhitung ≤ 1,00 Reliabilitas sangat tinggi c. Uji daya pembeda

Salah satu ciri butir soal yang baik adalah mampu membedakan antara kelompok atas (kelompok nilai tinggi) dan kelompok bawah (kelompok nilai rendah). Oleh karenanya, daya pembeda setiap butir soal harus diketahui (Baskoro, 2014: 116).

Daya Pembeda adalah analisis yang mengungkapkan seberapa besar suatu butir tes dapat membedakan antara siswa kelompok pandai dengan siswa kelompok yang kurang (Novijanti, 2008: 113).

Tingkat daya pembeda butir-butir tes dinyatakan dalam skala indeks- 1,00 sampai dengan 1,00. Indeks tesebut dinamakan indeks diskriminasi, dan umumnya dilambangkan dengan huruf D (singkatan dari discriminatory power) (Baskoro, 2014: 117).

-1,00 0 1,00

Keterangan :

Indeks -1,00 : berarti butir tes terbalik, siswa-siswi kurang pandai dalam kelompok lower dapat menjawab butir tes dengan sempurna, dan kelompok yang paling pandai dalam uper tidak ada satupun yang mampu menjawab dengan benar.

(15)

Indeks 0,00 : berarti butir tes tidak dapat membedakan siswa yang pandai dengan yang kurang pandai (kemampun kelompok pandai sama dengan kemampuan kelompok kurang pandai)

Indeks 1,00 : berarti butir tes secara sempurna dapat membedakan siswa berdasarkan tingkat kemampuannya.

Adapun rumus yang digunakan untuk menentukan nilai daya pembeda adalah sebagai berikut (Arikunto, 2006: 117).

= Keterangan :

Ja = banyaknya siswa kelompok atas Jb = banyaknya siswa kelompok bawah

Ba = banyaknya siswa kelompok atas yang menjawab soal dengan benar Bb = banyaknya siswa kelompok bawah yang menjawab soal dengan benar Pa = proporsi menjawab benar atau tingkat kesukaran kelompok atas Pb = proporsi menjawab benar atau tingkat kesukaran kelompok bawah

Langkah-langkah yang dilakukan untuk menganalisis daya pembeda butir tes adalah sebagai berikut (Baskoro, 2014: 117) :

1. Mengurutkan jawaban siswa-siswi mulai dari yang tertinggi sampai yang terendah.

2. Membagi kelompok atas dan kelompok bawah masing-masing 27% atau 30% atau 40%.

3. Memberi skor 1 untuk setiap jawaban yang benar dan 0 untuk jawaban yang salah pada tes pilihan ganda, sedangkan pada tes essay, diberikan tes sesuai dengan rentangan yang ditentukan.

4. Menghitung daya beda dengan rumus yang telah ditentukan.

Kriteria daya pembeda yang digunakan tercantum dalam tabel berikut Tabel 3.9

Kriteria Daya Pembeda (Baskoro, 2014: 118) Daya Pembeda Kategori

-1,00 – 0,00 Jelek Sekali 0,00 – 0,19 Jelek 0,20 – 0,39 Cukup 0,40 – 0,69 Baik 0,70 – 1,00 Baik Sekali

(16)

Untuk butir soal yang ideal, daya bedanya berkisar antara 0,2 hingga 1,00 sehingga apabila ditemukan daya beda butir yang negatif, sebaiknya guru mengganti butir tersebut apabila hendak dimunculkan dalam tes berikutnya karena daya beda negatif memberi pengertian bahwa kelompok lower (kelompok nilai tinggi) lebih baik dari pada kelompok upper (kelompok nilai rendah) sebesar angka negatif yang diperoleh (Baskoro, 2014: 118).

d. Uji indeks kesukaran

Sebuah soal yang baik yaitu soal yang tidak terlalu sulit maupun terlalu mudah. Butir tes harus diketahui tingkat kesukarannya karena setiap pembuat tes harus mengetahui apakah soal itu sukar, sedang atau mudah.

Menurut Baskoro (2014: 112) tingkat kesukaran tes adalah pernyataan tentang seberapa mudah atau seberapa sukar sebuah butir tes itu bagi testee atau siswa terkait. Tingkat kesukaran dapat dilihat dari jawaban siswa.

Semakin sedikit jumlah siswa yang dapat menjawab soal itu dengan benar, berarti soal itu termasuk sukar, dan sebaliknya, semakin banyak siswa yang dapat menjawa soal itu dengan benar, berarti itu mengindikasikan soal itu tidak sukar atau mudah. Untuk menentukan tingkat kesukaran tiap-tiap butir tes digunakan rumus berikut (Baskoro, 2014: 113).

Keterangan :

TK= Tingkat Kesukaran

B = Jumlah skor siswa yang menjawab dengan benar N = Jumlah siswa

Kriteria tingkat kesukaran yang digunakan tercantum dalam tabel berikut (Baskoro, 2014: 113).

Tabel 3.10

Interpretasi Tingkat Kesukaran Nilai Kategori

0,00 Sangat Sukar 0,01 – 0,39 Sukar 0,40 – 0,80 Sedang (baik) 0,81 – 0,99 Mudah

1,00 Sangat Mudah

(17)

e. Rekapitulasi hasil uji coba instrumen penelitian

Setelah peneliti melakukan pengujian instrumen penelitian (menguji instrumen tes dan ARP untuk mengetahui layak tidaknya instrumen untuk dijadikan sebagai penelitian), maka peneliti mendapatkan data dari hasil uji coba tersebut. Data tersebut kemudian di analisis (validitas, reliabilitas, tingkat kesukaran dan daya pembeda) dengan hasil sebagai berikut.

Tabel 3.11

Rekapitulasi Uji Coba Instrumen Tes

No.

Soal

Validitas Daya Pembeda Tingkat Kesukaran

Ket.

Indeks Interpretasi Indeks Interpretasi Indeks Interpretasi

1 0.546 Sedang 0.511 Baik 0.494 Sedang Digunakan

2 0.693 Tinggi 0.722 Baik sekali 0.416 Sedang Digunakan

3 0.476 Sedang 0.244 Cukup 0.780 Sedang Digunakan

4 0.254 Rendah 0.111 Jelek 0.957 Mudah Revisi Soal

5 0.709 Tinggi 0.667 Baik 0.457 Sedang Digunakan

6 0.665 Tinggi 0.778 Baik sekali 0.391 Sedang Digunakan 7 0.900 Sangat Tinggi 0.963 Baik sekali 0.491 Sedang Digunakan

8 0.742 Tinggi 0.467 Baik 0.189 Sukar Digunakan

9 0.378 Sedang 0.028 Jelek 0.007 Sukar ^Digunakan

10 0.170 Sangat Rendah 0.032 Jelek 0.018 Sukar Revisi Soal Ket. : Intrumen ini mempunyai indeks reliabilitas sebesar 0,743 dengan kategori “Tinggi”

Dari hasil uji coba tes diatas terdapat dua butir soal yang tidak valid, yakni butir soal nomor 4 dan 10. Setelah penulis menganalisis, kedua butir soal tersebut juga mempunyai daya pembeda yang jelek dan mempunyai tingkat kesukaran yaitu mudah untuk butir soal nomor 4 dan sukar untuk butir soal nomor 10. Oleh karenanya penulis merevisi dengan mengganti kedua butir soal tes yang disesuaikan dengan tingkat kesukaran soal. Untuk butir soal nomor 4 penulis mengganti dengan meningkatkan tingkat kesukaran soal, sedangkan untuk butir soal nomor 10 penulis mengganti dengan menurunkan tingkat kesukarannya. Sehingga penulis dapat menggunakan seluruh butir soal untuk penelitian.

Tabel 3.12

Rekapitulasi Uji Coba Instrumen ARP

No Validitas Reliabilitas

Keterangan rtabel rproduc moment Interpretasi Indeks Interpretasi

1.

0.334

0.680 Sedang

0.920

Sangat Tinggi

Digunakan

0.361 Rendah Digunakan

2. 0.615 Sedang Digunakan

0.474 Sedang Digunakan

(18)

4. 0.390 Rendah Digunakan

5.

0.174 Sangat Rendah Revisi

Pernyataan

7.

0.314 Rendah Revisi

Pernyataan

9. 0.297 Rendah Revisi

Pernyataan

Dari hasil uji coba Adversity Respon Profil (ARP) diatas, terdapat 5 butir pernyataan yang tidak valid, yaitu butir pernyataan nomor 5 (dimensi Edurance), 7 (dimensi Reach), 9 (dimensi Reach), 11 (dimensi Reach), dan 13 (dimensi Control). Agar seluruh butir pernyataan ARP dapat digunakan dalam penelitian, maka penulis merevisi pernyataan-pernyataan yang tidak valid. Penulis merevisi pernyataan dari segi penggunaan tata bahasanya.

Penulis berkonsultasi kepada expert judgement untuk merevisi kelima butir pernyaatan yang tidak valid tersebut. Pernyataan yang direvisi disesuaikan dengan dimensi yang tidak valid dalam butir pernyataan tersebut.

(19)

3.5.2 Teknik analisis data

Setelah memperoleh data hasil penelitian, maka terlebih dahulu dilakukan pengolahan data yaitu proses dalam memperoleh data ringkasan atau antar ringkasan dengan menggunakan cara-cara atau rumus-rumus tertentu.

Dalam pengolahan data meliputi kegiatan Editing, Coding, dan Tabulasi (Hasan, 2008: 19).

Setelah dilakukan pengolahan data, kemudian dilakukan analisis data.

Oleh karena dalam penelitian ini merupakan penelitian deskriptif, maka analisis data yang akan dilakukan adalah uji statistik. Analisis deskriptif merupakan bentuk analisis data penelitian untuk menguji generalisasi hasil penelitian yang didasarkan atas suatu sampel (Hasan, 2008: 185).

Melalui penelitian deskriptif, peneliti berusaha mendeskripsikan suatu peristiwa dan kejadian yang menjadi pusat perhatian (yang diteliti) tanpa memberikan perlakukan khusus terhadap peristiwa tersebut. Pada penelitian kuantitatif, kegiatan analisis data meliputi pengolahan data dan penyajian data, serta melakukan perhitungan untuk mendeskripsikan data dengan menggunakan uji statistik. Pengujian statistik diperlukan untuk memperoleh data berdasarkan fakta yang didapat dari lapanangan, untuk kemudian disajikan dan diinterpretasikan.

Proses pengolahan dan analisis data mulai dari pengumpulan data hingga interpretasi data digambarkan dalam bagan berikut (Siregar, 2010: 206).

Bagan 3.2 Proses Analisis Data

Pengumpulan Data (Instrumen Tes dan ARP)

Pengolahan Data

Editing Data, Codeting Data, dan Tabulasi Data)

Analisis Data

(Penyajian Data dan Uji Statistik)

Interpretasi Data

(20)

3.5.2.1 Uji Korelasi

Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui drajat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel lain, hubungan tersebut merupakan hubungan yang kebetulan, tetapi dapat juga merupakan hubungan sebab akibat (Suliyanto, 2005: 52).

Koefisien korelasi merupakan angka yang menunjukan tinggi atau rendahnya hubungan antara dua variabel atau lebih. Koefisien korelasi yang tinggi menandakan besarnya hubungan diantara kedua variabel.

Besarnya koefisien korelasi berkisar -1 ≤ r ≤ +1 (Susetyo, 2012: 115).

Dalam penelitian ini penulis menggunakan uji korelasi dengan teknik Contingency Coefficient (Koefisien Kontigensi), yaitu teknik yang digunakan apabila variabel yang dikorelasikan berbentuk kategori (gejala ordinal) (Arikunto, 2013: 333). Tekhnik analisis ini dilambangkan dengan huruf C atau KK (Singkatan dari koefisien kotegensi). Untuk menghitung koefisien kontigensi, terlebih dahulu menghitung nilai Chi- Kuadrat dengan rumus sebagai berikut (Arikunto, 2013: 333).

∑

Rumus Chi-Kuadrat digunakan untuk menguji signifikansi perbedaan frekuensi yang diobservasi (frekuensi yang diperoleh berdasarkan data), dengan frekuensi yang diharapkan . adapun ketentuannya yaitu sebagai berikut (Arikunto, 2013: 333).

 Jika hitung < tabel maka tidak ada perbedaan yang meyakinkan antara dengan

 Jika hitung tabel maka ada perbedaan yang meyakinkan antara dengan

Adapun langkah-langkah dalam menguji korelasi Koefisien Kontigensi (Contingency Coefficient Corellation) yaitu sebagai berikut.

1. Mendata jumlah setiap kelompok 2. Menentukan taraf signifikasi (α) 3. Membuat tabel kontigensi f0

Memasukan data jumlah setiap kelompok (pada langkah pertama) pada setiap sel (a,b,.., i) dalam tabel berikut.

(21)

Tabel 3.13

Nilai Kontigensi (Arikunto, 2013: 334)

Tingkat Berpikir Matematis

Kategori AQ Reproduksi Koneksi Analisis Jumlah

Quitter (Q) a1 b2 c3

Camper (Ca) d4 e5 f6

Climber (Cl) g7 h8 i9

Jumlah

4. Membuat tabel fh dengan rumus (Arikunto, 2013: 334) :

5. Menghitung nilai Chi-Kuadrat ( ) dengan rumus :

∑^– (Arikunto, 2013: 333) 6. Menghitung drajat kebebasan (db) dengan rumus :

db = (baris – 1) (kolom – 1) (Arikunto, 2013: 334) 7. Mencari nilai tabel kritik Chi-Kuadrat

Dengan db dan taraf signifikati (α) yang telah ditentukan, maka akan dapat melihat harga kritik untuk Chi-Kuadrat dalam tabel kritis.

8. Menghitung koefisien kontigenitas (KK) dengan rumus : √ (Arikunto, 2013: 336)

9. Interpretasi

Untuk memberikan interpretasi terhadap koefisien kontigenitas (KK), terlebih dahulu mengubah nilai KK menjadi ϕ, dengan mempergunakan rumus sebagai berikut :

√ (Arikunto, 2013: 336)

Setelah nilai ϕ diperoleh, selanjutnya dikonsultasikan dengan tabel koefisien (Bugin, 2005: 194).

Tabel 3.14 Kriteria Nilai Koefisien

Nilai Koefisien Kriteria

+ 0,70 – Ke atas Hubungan positif yang sangat kuat + 0,50 – + 0,69 Hubungan positif yang mantap + 0,30 – + 0,49 Hubungan positif yang sedang + 0,10 – + 0,29 Hubungan positif yang tak berarti

0,0 Tidak ada hubungan

- 0,01 – - 0,29 Hubungan negatif tak berarti - 0,30 – - 0,49 Hubungan negatif yang rendah - 0,50 – - 0,59 Hubungan negatif yang sedang - 0,60 – - 0,69 Hubungan negatif yang mantap - 0,70 – Ke bawah Hubungan negatif yang sangat kuat

(22)

3.5.2.2 Uji Statistik Deskriptif

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu statistik deskriptif. Uji Statistik dalam penelitian ini meliputi :

1. Mencari skor/nilai tertinggi (Xmax) dan terendah (Xmin) 2. Menghitung daerah jangkauan (Range)

Rentangan atau daerah jangkauan adalah selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil dari serangkaian data. Pengukuran range untuk data yang belum dikelompokan, yaitu (Siregar, 2010: 40) :

J = Xmax – Xmin

Keterangan :

J = Daerah jangkauan

Xmax = Nilai terbesar dari serangkaian data X_min= Nilai terkecil dari serangkaian data 3. Menghitung rata-rata (Mean)

Rata-rata hitung adalah nilai (besaran) yang diproleh dari hasil jumlah tiap data dibagi dengan banyaknya data. Notasi rata-rata hitung untuk populasi dinyatakan dengan μ sedangkan untuk sampel dinyatakan dengan ̅ (Supangat, 2010: 46). Formulasi rata-rata hitung tersebut, yaitu sebagai berikut (Siregar, 2010: 40) :

Perhitungan rata-rata hitung data tunggal adalah dengan cara menjumlahkan semua data yang ada, kemudian dibagi dengan banyaknya data. Perhitungan nilai rata-rata tersebut, dinyatakan dengan rumus :

̅

∑ Keterangan :

̅ = Rata-rata hitung (Mean)

∑ = nilai setiap data

n = jumlah (banyaknya) data

4. Pengukuran deviasi/simpangan rata-rata (dr)

Simpangan rata-rata adalah nilai rata-rata dari harga mutlak semua simpangan terhadap rata-rata kelompoknya. Pengukuran deviasi rata- rata ini dimaksudkan sebagai ukuran jarak penyebaran data terhadap nilai rata-ratanya, dengan pengertian bahwa (Supangat, 2010: 97) :

(23)

1. Tingkat penyebaran data dikatakan baik jika konsentrasi data terpusat disekitar rata-ratanya,

2. Tingkat penyebaran data dikatakan kurang baik jika konsentrasi data jauh terpusat dari sekitar rata-ratanya, dan 3. Tingkat penyebaran data dikatakan homogen jika konsentrasi

data sama dengan nilai rata-ratanya.

Adapun rumus umum yang digunakan dalam menentukan nilai deviasi rata-rata dinyatakan sebagai berikut (Supangat, 2010: 97) :

̅ ^∑|^̅|

Keterangan :

̅ = deviasi rata-rata = nilsi tengah dari data interval = frekuensi ke-I ̅ = rata – rata data

∑ = jumlah frekuensi 5. Mencari Simpangan Baku

Menurut Siregar (2010: 44) simpangan baku (standar deviasi) adalah nilai yang menunjukan tingkat variasi kelompok data atau ukuran standar penyimpangan dari nilai rata-ratanya.

Semakin kecil nilai ukuran simpangan baku, maka dapat diartikan bahwa tingkat penyebaran data akan semakin mendekati nilai rata- ratanya, dan jika nilai simpangan baku = 0, dapat diartikan bahwa data tersebut sama dengan nilai rata-ratanya.

Notasi standar deviasi untuk populasi dilambangkan dengan (tho) dan untuk sampel dilambangkan dengan s. Formulasi rumus untuk simpangan baku yaitu sebgai berikut (Siregar, 2010: 45) :

√∑[ ̅]

Keterangan :

s = standat deviasi sampel = data pengukuran = standar deviasi populasi n = banyaknya data 6. Menghitung Variansi

Varians merupakan nilai kuadrat dari deviasi rata-rata ( ̅), dimana paling sedikit ada 2 nilai yang tidak sama antara ̅- nya. Sehingga pengrata-rataan hasil penjumlahan , atau

∑[ ̅]

. Maka formulasi rumus varians yaitu sebagai berikut.

(24)

∑[ ̅]

(Supangat, 2010: 101) Keterangan :

= variansi n = banyaknya data

= data pengukuran ̅ = rata-rata 7. Menghitung Koefisien Varians

Menurut Siregar (2010: 50) Koefisien varians adalah perbandingan antara standar deviasi dengan harga rata-rata (Mean) yang dinyatakan dalam bentuk presentase (%). Tujuan dilakukan perhitungan analisis varians dalam suatu rangkaian data adalah untuk menegetahui tingkat keseragaman data, semakin kecil nilai koefisien varians maka akan semakin seragam data tersebut. Begitu juga sebaliknya, semakin besar nilai koefisiens varinas, maka semakin tidak seragam data tersebut.

Formulasi rumus untuk menghitung koefisien varians yaitu sebagai berikut (Siregar, 2010: 50).

KV = _̅ dengan = standar deviasi 8. Menghitung Tabel Peluang

Menurut Manfaat (2013: 40) Probabilitas suatu kejadian A adalah bergantung pada kondisi ruang sampel S dari eksperimennya, yang kemudian dinyatakan dengan sebuah notasi matematik P(A|S), yang berarti “Probabilitas Kejadian A dengan Kondisi S”. Dalam kajian probabilitas, notasi tersebut diartikan sebagai probabilitas bersyarat.

Formula probabilitas kejadian kondisional secara formal yaitu sebagai berikut.

|

Probabilitas kejadian kondisional didefinisikan sebagai berikut . Jika A dan B adalah dua buah kejadian yang dibentuk dari ruang sampel S, maka probabilitas kejadian A dengan kondisi B adalah (Manfaat, 2013: 40) :

| 3.5.2.3 Analisis Data Angket Adversity Respon Profil (ARP)

Adversity Respon Profil (ARP) adalah angket dengan skala pengukuran Semantic Defferensial. Skala ini digunakan untuk mengukur

(25)

sikap atau karakteristik tertentu yang dimiliki oleh individu. Bentuk skala Semantic Defferensial tersusun dalam satu garis kontinum yang jawaban

“sangat positifnya” dibagian kanan garis, sedangkan jawaban “sangat negatifnya” terletak dibagian kiri garis, atau berlaku sebaliknya (Sugiyono, 2010: 140).

Tabel 3.15

Skor ARP Skala Semantic Defferensial

Dimensi AQ Skala Semantic Defferensial

1 2 3 4 5

Control (Kendali)

SKDK KDK CDK DK SDK

Sangat kurang dapat di kendalikan

Kurang dapat di kendalikan

Cukup dapat di kendalikan

Dapat di kendalikan

sangat dapat di kendalikan Origin and

Ownership (Asal Usul dan

Pengakuan)

SKA KA CA A SA

Sangat kurang diakui

Kurang diakui

Cukup diakui

Dapat diakui

sangat dapat diakui

Reach (Jangkauan)

SM M CM KM SKM

Sangat

menjangkau Menjangkau Cukup menjangkau

Kurang menjangkau

Sangat kurang menjangkau

Edurance (Daya Tahan)

SP P CP KP SKP

Sangat

permanen Permanen Cukup permanen

Kurang permanen

Sangat kurang permanen

Angket yang sudah didapat, selanjutnya akan ditentukan ketentuan indikator angket menurut Sugiyono dalam Riyanto (2014: 33) berdasarkan rumus berikut ini.

Tabel 3.16

Rumus Perhitungan Angket ARP

No Item Jumlah Item Skor F Jumlah Skor

Rata-rata Prosentase

Nomor pernyataan

Jumlah item soal

5 Jumlah yang

menjawab 5 Skor x F

(Jumlah skor rata- rata 5 : jumlah skor)

x 100%

4

Jumlah yang menjawab

4

Skor x F

(Jumlah skor rata- rata 4 : jumlah

skor) x 100%

3 Jumlah yang

menjawab 3 Skor x F

x 100%

2 Jumlah yang

menjawab 2 Skor x F

x 100%

1 Jumlah yang

menjawab 1 Skor x F

x 100%

Jumlah Jumlah F Jumlah Skor Jumlah prosentase

Skor Maksimal Skala nilai x jumlah siswa x jumlah item Prosentase Rata-rata (Jumlah skor : skor maksimal) x 100%

(26)

Tabel 3.17

Kriteria Indikator Angket ARP (Sugiyono, 2011: 137) No Prosentase (%) Kriteria

1. 0 – 20 Sangat Lemah

2. 21 – 40 Lemah

3. 41 – 60 Cukup

4. 61 – 80 Kuat

5. 81 – 100 Sangat Kuat

3.5.2.4 Analisis Data Tes Kemampuan Berpikir Matematis Tabel 3.18

Rumus Perhitungan indikator kemampuan berpikir matematis

No Item Jumlah

Item Skor F

Jumlah Skor Rata-

rata

Prosentase

Nomor pernyataan

Jumlah item soal

Skala nilai

Jumlah siswa yang

menjawab nilai pada masing- masing skala

nilai

Skor x F

(Jumlah skor rata-rata : jumlah skor) x

100%

Jumlah Jumlah F Jumlah

Skor

Jumlah prosentase Skor Maksimal Skala nilai x jumlah siswa x jumlah item Prosentase Rata-rata (Jumlah skor : skor maksimal) x 100%

Nilai yang sudah didapat, selanjutnya diinterpretasikan berdasarkan kriteria indikator kemampuan berpikir matematis yang telah dirumuskan.

Adapun kriteria tersebut disajikan dalam tabel berikut (Irvaniyah, 2015:

56).

Tabel 3.19

Kriteria Indikator Kemampuan Berpikir Matematis No Prosentase (%) Kriteria

1. 0 – 20 Sangat Lemah

2. 21 – 40 Lemah

3. 41 – 60 Cukup

4. 61 – 80 Kuat

5. 81 – 100 Sangat Kuat