BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Deskripsi Hasil Penelitian
Data yang dianalisis pada penelitian ini adalah data tes awal (Pretest) dan tes akhir (posttest) kemampuan pemahaman konsep matematis siswa yang telah peneliti berikan selama penelitian berlangsung. Data awal diperoleh melalui pretest secara tertulis dan dilaksanakan sebelum perlakuan, sedangkan data kondisi akhir diperoleh melalui posttest secara tertulis dan dilaksanakan setelah diberikan perlakuan. Pada penelitian ini memberikan perlakuan dengan menggunakan video pembelajaran.
Adapun nilai pretest dan posttest yang didapatkan siswa, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. 3 Nilai Pretest dan Posttest
No Kode siswa Skor Pretest Skor Posttest
1 AA 65 86
2 AM 50 78
3 AV 43 72
4 FM 30 68
5 FAA 60 78
59
6 FH 81 92
7 FHS 50 72
8 HM 79 86
9 IS 72 86
10 LM 40 67
11 MSA 39 72
12 MRM 81 92
13 MH 60 68
14 MDS 43 63
15 MHA 72 86
16 MNA 53 78
17 MS 65 78
18 ML 53 70
19 RJ 50 68
20 RMY 81 96
21 SDS 55 68
22 SNB 72 75
23 SU 39 60
24 THA 50 72
25 UH 43 68
26 ZM 39 55
27 ZD 29 55
Sumber: Skor Nilai Pretest dan Posttest di SMP Negeri 8 Banda Aceh.
Setelah semua data terkumpul selanjutnya data-data tersebut akan dianalisis, adapun analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Analisis data pretest dan posttest a. Analisis Data Pretest
Analisis data nilai pretest sebagai berikut:
1) Menentukan frekuensi nilai pretest a) Menentukan rentang
Rentang (R) = Data terbesar – Data terkecil
60
b) Menentukan banyak kelas interval diketahui : n = 27
Banyak kelas interval (dibulatkan 6) c) Panjang kelas interval
Panjang kelas
(dibulatkan 9) Adapun tabel distribusi frekuensinya adalah sebagai berikut.
Tabel 4. 4 Daftar Distribusi Frekuensi Nilai Pretest Nilai Tes Titik
Tengah(xi)
Frekuensi
(fi) fi xi xi2
fi xi2
29-37 33 2 66 1.089 2.178
38-46 42 7 294 1.764 12.348
47-55 51 6 306 2.601 15.606
56-64 60 3 180 3.600 10.800
65-73 69 5 345 4.761 23.805
74-82 78 4 312 6.084 24.336
Jumlah 27 1.503 89.073
Sumber: Hasil Pengolahan Data Manual 2023
2) Menghitung rata-rata varians dari nilai pretest
Dari tabel diperoleh nilai rata-rata ̅ da varians sebagai berikut:
̅ ∑
61
Untuk mencari varians (s) maka digunakan rumus sebagai berikut:
∑ ∑
√
Berdasarkan perhitungan di atas, untuk pretest diperoleh nilai rata-rata ̅ , nilai varians dan simpangan baku .
3) Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah data dari kelas dalam penelitian ini berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Bila data tidak normal, maka teknik statistik parametris tidak dapat digunakan untuk analisis data. Uji normalitas tersebut dilakukan dengan uji Chi-Kuadrat. Adapun Hipotesis yang akan diuji pada uji normalitas ini adalah sebagai berikut:
H0 : Sebaran data nilai pretest siswa berdistribusi normal H1 : Sebaran data nilai pretest siswa tidak berdistribusi normal
62
Adapun kriteria pengujian adalah tolak H0 jika dengan .1 Dalam hal lain H0 diterima. Berdasarkan perhitungan sebelumnya, untuk nilai pretest diperoleh ̅ dan
Tabel 4. 5 Daftar Uji Normalitas Sebaran Data Nilai Pretest Nilai Batas
kelas Z- score
Batas Luas Daerah
Luas Daerah
Frekuensi yang diharapkan
(Ei)
Frekuensi pengamatan
(Oi) 28,5 -1,88 0,4699
29-37 0,0735 1,9845 2
37,5 -1,26 0,3962
38-46 0,1605 4,3335 7
46,5 -0,63 0,2357
47-55 0,2317 6,2559 6
55,5 -0,01 0,0040
56-64 0,2331 6,2937 3
64,5 0,61 0,2291
65-73 0,1616 4,3632 5
73,5 1,23 0,3907
74-82 0,0779 2,1033 4
82,5 1,86 0,4686 Sumber: Pengolahan data manual Keterangan:
Kolom 1 : banyak kelas interval = 6
Kolom 2 : batas kelas bawah batas kelas atas Kolom 3 Z skor :
____________
1Sudjana, Metode Statistik, edisi VI,(Bandung: Tarsito, 2009),...,h.270.
63
Kolom 4 : Untuk menghitung batas luas daerah dapat dilihat pada tabel Z terlampir.
Lihat daftar F lampiran luas dibawah lengkungan normal dari 0 ke Z, misal Z skor = -1,88, maka lihat pada tabel kolom Z dengan nilai -1,8 (atas ke bawah) dan kolom 8 (ke samping kanan) jadi diperoleh - 1,88 = 0,4699.
Kolom 5 : luas daerah diperoleh dari: = 0,4699 - 0,3962 = 0,0735
Kolom 6 : Ei (frekuensi yang diharapkan) diperoleh dari: = luas daerah tiap interval × banyak data = 0,0735 × 27 = 1,9845
Kolom 7 : Oi = nilai frekuensi
Dengan demikian untuk mencari nilai Chi-Kuadrat ( 2) ∑
Berdasarkan taraf signifikan 5% (α = 0,05) dan banyak kelas interval maka derajat kebebasan (dk) untuk distribusi Chi-Kuadrat besarnya adalah:
Sehingga : =
.
64
Oleh karena hitung tabel yaitu . Sehingga H0 diterima dan H1
ditolak, maka dapat disimpulkan bahwa sebaran data pretest mengikuti distribusi normal.
b. Analisis Data Posttest
Analisis data nilai posttest sebagai berikut:
1) Menentukan frekuensi nilai posttest a) Menentukan rentang
Rentang (R) = Data terbesar – Data terkecil
b) Menentukan banyak kelas interval diketahui : n = 27
Banyak kelas interval (dibulatkan 6) c) Panjang kelas interval
Panjang kelas
(dibulatkan 7)
65
Adapun tabel distribusi frekuensinya adalah sebagai berikut.
Tabel 4. 6 Daftar Distribusi Frekuensi Nilai Posttest Nilai Tes Titik
Tengah(xi)
Frekuensi
(fi) fi xi xi2 fi xi2
55-61 58 3 174 3.364 10.092
62-68 65 7 455 4.225 29.575
69-75 72 6 432 5.184 31.104
76-82 79 4 316 6.241 24.964
83-89 86 4 344 7.396 29.584
90-96 93 3 279 8.649 25.947
Jumlah 27 2.000 151.266
Sumber: Hasil Pengolahan Data Manual 2023
2) Menghitung rata-rata varians dari nilai posttest
Dari tabel diperoleh nilai rata-rata ̅ da varians sebagai berikut:
̅ ∑
Untuk mencari varians (s) maka digunakan rumus sebagai berikut:
∑ ∑
√
Berdasarkan perhitungan di atas, untuk posttest diperoleh nilai rata-rata ̅ , nilai varians dan simpangan baku .
66
3) Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah data dari kelas dalam penelitian ini berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Bila data tidak normal, maka teknik statistik parametris tidak dapat digunakan untuk analisis data. Uji normalitas tersebut dilakukan dengan uji Chi-Kuadrat. Adapun Hipotesis yang akan diuji pada uji normalitas ini adalah sebagai berikut:
H0 : Sebaran data nilai posttest siswa berdistribusi normal H1 : Sebaran data nilai posttest siswa tidak berdistribusi normal Adapun kriteria pengujian adalah tolak H0 jika dengan . Dalam hal lain H0 diterima. Berdasarkan perhitungan sebelumnya, untuk nilai posttest diperoleh ̅ dan
Tabel 4. 7 Daftar Uji Normalitas Sebaran Data Nilai Posttest Nilai Batas
kelas Z- score
Batas Luas Daerah
Luas Daerah
Frekuensi yang Diharapkan
(Ei)
Frekuensi Pengamatan
(Oi) 54,5 -1,38 0,4162
55-61 0,1056 2,8512 3
61,5 -0,88 0,3106
62-68 0,1589 4,2903 7
68,5 -0,39 0,1517
69-75 0,1915 5,1705 6
75,5 0,10 0,0398
76-82 0,1826 4,9302 4
82,5 0,59 0,2224
83-89 0,1397 3,7719 4
89,5 1,09 0,3621
67
90-96 0,0808 2,1816 3
96,5 1,58 0,4429 Sumber: Pengolahan data manual Keterangan:
Kolom 1 : banyak kelas interval = 6
Kolom 2 : batas kelas bawah batas kelas atas Kolom 3 Z skor :
=
= -1,38
Kolom 4 : Untuk menghitung batas luas daerah dapat dilihat pada tabel Z terlampir.
Lihat daftar F lampiran luas dibawah lengkungan normal dari 0 ke Z, misal Z skor = -1,38, maka lihat pada tabel kolom Z dengan nilai -1,3 (atas ke bawah) dan kolom 8 (ke samping kanan) jadi diperoleh - 1,38 = 0,4162.
Kolom 5 : luas daerah diperoleh dari: = 0,4162 - 0,3106 = 0,1056
Kolom 6 : Ei (frekuensi yang diharapkan) diperoleh dari: = luas daerah tiap interval × banyak data = 0,1056 × 27 = 2,8512
Kolom 7 : Oi = nilai frekuensi
Dengan demikian untuk mencari nilai Chi-Kuadrat ( 2) ∑
68
Berdasarkan taraf signifikan 5% (α = 0,05) dan banyak kelas interval maka derajat kebebasan (dk) untuk distribusi Chi-Kuadrat besarnya adalah:
Sehingga : =
.
Oleh karena hitung tabel yaitu . Sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, maka dapat disimpulkan bahwa sebaran data posttest mengikuti distribusi normal.
2. Pengujian Hipotesis
Hipotesis diuji dengan menggunakan uji Paired Sample t-test. Analisis ini dilakukan untuk melihat kemampuan pemahaman konsep matematis siswa sebelum dan sesudah mengikuti pembelajaran dengan menggunakan video pembelajaran.
Adapun hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut:
: Tidak terdapat adanya pengaruh penggunaan video pembelajaran untuk meningkatkan pemahaman konsep matematis siswa pada materi kubus dan balok di SMP/MTs
69
: Terdapat pengaruh penggunaan video pembelajaran untuk meningkatkan pemahaman konsep matematis siswa pada materi kubus dan balok di SMP/MTs Adapun langkah-langkah mencari selisih nilai pretest dan posttest serta standar deviasi sebagai berikut:
Tabel 4. 8 Selisih Nilai Pretest dan Posttest Serta Standar Deviasi No Nama Pretest Posttest D= (Posttest
-Pretest)
1. AA 65 86 21 1,93 3,7249
2. AM 50 78 28 8,93 79,7449
3. AV 43 72 29 9,93 98,6049
4. FM 30 68 38 18,93 358,3449
5. FAA 60 78 18 -1,07 1,1449
6. FH 81 92 11 -8,07 65,1249
7. FHS 50 72 22 2,93 8,5849
8. HM 79 86 7 -12,07 145,6849
9. IS 72 86 14 -5,07 25,7049
10. LM 40 67 27 7,93 62,8849
11. MSA 39 72 33 13,93 194,0449
12. MRM 81 92 11 -8,07 65,1249
13. MH 60 68 8 -11,07 122,5449
14. MDS 43 63 20 0,93 0,8649
15. MHA 72 86 14 -5,07 25,7049
16. MNA 53 78 25 5,93 35,1649
17. MS 65 78 13 -6,07 36,8449
18. ML 53 70 17 -2,07 4,2849
19. RJ 50 68 18 -1,07 1,1449
20. RMY 81 96 15 -4,07 16,5649
21. SDS 55 68 13 -6,07 36,8449
22. SNB 72 75 3 -16,07 258,2449
23. SU 39 60 21 1,93 3,7249
24. THA 50 72 22 2,93 8,5849
25. UH 43 68 25 5,93 35,1649
26. ZM 39 55 16 -3,07 9,4249
27. ZD 29 55 26 6,93 48,0249
Jumlah 515 1751,852
Rata-rata 19,07
70
Selanjutnya untuk mencari nilai varians (s2) menggunakan rumus sebagai berikut:
Varians ∑ ̅
√
Uji yang digunakan adalah Paired Sample t-test dengan taraf signifikan 5%
(𝛼 , untuk menghitung analisis uji-t menggunakan rumus sebagai berikut:
̅ √ √
Dengan taraf signifikan 𝛼= 0,05 dengan (dk = n-1) yaitu (dk = 27-1) = 26 dan maka diperoleh t tabel sebagai berikut:
ttabel Maka, diperoleh t tabel = 1,71
71
Berdasarkan penguji hipotesis dilakukan pada taraf signifikan α = 0,95 dan berdasarkan hasil perhitungan diperoleh thitung = 12,08 dan ttabel = 1,71. Hal ini menunjukkan bahwa nilai > atau 12,08 > 1,71 sehingga hipotesis alternatif H0 ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh penggunaan video pembelajaran untuk meningkatkan pemahaman konsep matematis siswa pada materi kubus dan balok di SMP/MTs”.