• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pembahasan Hasil

BAB IV PENYAJIAN DATA PENELITIAN

B. Penyajian Data Hasil Penelitian

3. Pembahasan Hasil

23 Soal 23 Valid Mudah Cukup

24 Soal 24 Valid Mudah Baik

25 Soal 25 Valid Sedang Baik Sekali

3. Pembahasan Hasil Penelitian

10 58 75

11 70 60

12 63 63

13 73 75

14 65 73

15 73 55

16 63 73

17 73 63

18 60 80

19 63 58

20 58 70

21 53 65

22 60 68

23 58 60

24 73 80

25 68 63

26 65 73

27 63 68

28 65 70

29 73 73

30 63 58

31 70 73

32 73 55

33 73 70

34 73 75

35 70 68

36 65

37 68

38 65

2291 2574

Ho = data berdistribusi normal Ha= data tidak berdistribusi normal

Berikut adalah hasil output dari uji normalitas hasil belajar Sejarah Kebudayaan Islam siswa dengan SPSS 16.0 for Windows:

Tabel 4.10

Output Uji Normalitas Pre-Test

Tests of Normality

Kelas

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Hasil Belajar

Pretest

Eksperimen I .120 35 .200* .925 35 .021 Pretest

Ekperimen II .114 38 .200* .970 38 .405 a. Lilliefors Significance Correction

*. This is a lower bound of the true significance.

Dari hasil output uji normalitas hasil belajar dapat dilihat pada Tests of Normality di hasil belajar kelas eksperimen I pada kolom Kolmogorov Semirnov, nilai sig. 0,200 ≥ 0,05, maka H0 diterima dan kesimpulannya data hasil belajar berdistribusi normal. Dan di kelas Eksperimen II nilai sig. 0,200 ≥ 0,05, maka H0 diterima dan kesimpulannya data hasil belajar berdistribusi normal.

b) Pengujian Normalitas Post-Test pada Kelas Experimen I dan II

Uji normalitas yang bertujuan untuk mengetahui apakah data hasil belajar siswa yang telah diperoleh dalam penelitian berdistribusi normal atau tidak. Perhitungan dalam uji normalitas dilakukan untuk masing-masing kelas yang menjadi sampel penelitian menggunakan SPSS 16.0 for Windows dengan ketentuan jika Nilai signifikansi atau nilai probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak (data berdistribusi tidak normal), dan jika nilai Nilai signifikansi atau nilai

probabilitas ≥ 0,05 maka H0 diterima (data berdistribusi normal). Adapun hipotesis uji normalitas adalah sebagai berikut:

Tabel 4.11

Nilai Post-test Kelas Experimen I dan II

No Kelas Experimen 1

Kelas Experimen II

1 93 90

2 88 85

3 95 80

4 85 86

5 91 85

6 86 91

7 80 83

8 90 78

9 85 85

10 93 78

11 88 85

12 95 93

13 90 80

14 93 95

15 90 85

16 88 83

17 93 78

18 85 93

19 91 78

20 88 88

21 85 90

22 90 85

23 85 90

24 93 95

25 90 88

26 88 95

27 95 91

28 91 83

29 85 85

30 90 75

31 88 90

32 88 80

33 95 84

34 85 95

35 90 90

36 93

37 85

38 80

3106 3273

Ho = data berdistribusi normal Ha= data tidak berdistribusi normal

Berikut adalah hasil output dari uji normalitas hasil belajar siswa dengan SPSS 16.0 for Windows:

Tabel 4.12

Output Uji Normalitas Post-Test

Tests of Normality

Kelas

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.

HasilBelaj ar

Posttest

Eksperimen I .121 35 .200* .943 35 .070 Posttest

Eksperimen II .132 38 .091 .951 38 .093 a. Lilliefors Significance Correction

*. This is a lower bound of the true significance.

Dari hasil output uji normalitas hasil belajar dapat dilihat pada Tests of Normality di hasil belajar kelas eksperimen pada kolom Kolmogorov Semirnov,

nilai sig. 0,200 ≥ 0,05, maka H0 diterima dan kesimpulannya data hasil belajar berdistribusi normal. Dan di kelas eksperimen II nilai sig. 0,091 ≥ 0,05, maka H0 diterima dan kesimpulannya data hasil belajar berdistribusi normal.

b. Uji Hipotesis

Berikut data hasil dari pretes dan posttest pada kelas experimen I dan II

Tabel 4.13

Data Pretest dan Posttest kelas Eksperimen I dan II

No Eksperimen I Eksperimen II

Pre-test Post-test Pre-test Post-test

1 65 93 65 90

2 63 88 68 85

3 68 95 70 80

4 68 85 65 86

5 65 91 75 85

6 58 86 63 91

7 50 80 65 83

8 70 90 73 78

9 65 85 68 85

10 58 93 75 78

11 70 88 60 85

12 63 95 63 93

13 73 90 75 80

14 65 93 73 95

15 73 90 55 85

16 63 88 73 83

17 73 93 63 78

18 60 85 80 93

19 63 91 58 78

20 58 88 70 88

21 53 85 65 90

22 60 90 68 85

23 58 85 60 90

24 73 93 80 95

25 68 90 63 88

26 65 88 73 95

27 63 95 68 91

28 65 91 70 83

29 73 85 73 85

30 63 90 58 75

31 70 88 73 90

32 73 88 55 80

33 73 95 70 84

34 73 85 75 95

35 70 90 68 90

36 65 93

37 68 85

38 65 80

Jmlh 2291 3125 2574 3273

Rata-

rata 65,5 89,3 67,7 86,1

1. Hasil Regresi Linier Sederhana

a) Regresi Linear Sederhana Eksperimen I

Dalam penelitian ini, dalam menganalisis regresi linear sederhana penulis menggunakan seri program statistik SPSS 16. SPSS adalah suatu program software komputer yang digunakan untuk mengolah data baik parametrik maupun non parametrik, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.9 berikut ini:

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 13.686 24.560 .557 .581

Posttest .580 .275 .345 2.110 .043 a. Dependent Variable: Pretest

Pada tabel tersebut, Constant (a) adalah 13,686, sedangkan nilai Metode Timeline (b) adalah 0,580, sehingga persamaan regresinya dapat ditulis:

Y = a + bX1

= 13,686 + 0,580X1

Persamaan Y = 13,686 + 0,580 menunjukkan adanya pengaruh positif Metode Timeline terhadap Hasil Belajar.

b) Regresi Linear Sederhana Eksperimen II

Dalam penelitian ini, dalam menganalisis regresi linear sederhana penulis menggunakan seri program statistik SPSS 16. SPSS adalah suatu program software komputer yang digunakan untuk mengolah data baik parametrik maupun non parametrik, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.9 berikut ini:

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 38.815 15.380 2.524 .016

Posttest .336 .178 .300 1.884 .068

a. Dependent Variable: Pretest

Pada tabel tersebut, Constant (a) adalah 38,815, sedangkan nilai Metode Concept Map (b) adalah 0,336, sehingga persamaan regresinya dapat ditulis:

Y = a + bX2

= 38,815 + 0,336X2

Persamaan Y = = 38,815 + 0,336 menunjukkan adanya pengaruh positif Metode Concept Map terhadap Hasil Belajar.

Untuk menilai ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari nilai statistik T, nilai statistik F dan nilai koefisien diterminasi :

a) Uji T

1) Uji T Eksperimen I

Paired Samples Test Paired Differences

t df

Sig. (2- tailed) Mean

Std.

Deviation

Std. Error Mean

95% Confidence Interval of the

Difference Lower Upper Pair

1

Pretest -

Posttest -23.526 6.012 .975 -25.503 -21.550 -24.121 37 .000

Dari tabel uji t pre-test dan post-test kelompok eksperimen I ditunjukan pada tabel diatas, dapat diketahui nilai probabilitas (signifikansi) 2-tailed adalah 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa adanya pengaruh Metode Timeline terhadap Hasil Belajar

Siswa pada kelompok eksperimen I, sebelum diberikan terapi (pre-test) dengan setelah diberikan terapi (post-test).

2) Uji T Eksperimen II

Paired Samples Test Paired Differences

t df

Sig. (2- tailed) Mean

Std.

Deviation Std.

Error Mean

95% Confidence Interval of the

Difference Lower Upper Pair

1

Pretest –

Posttest -18.395 7.073 1.147 -20.720 -16.070 -16.031 37 .000

Dari tabel uji t pre-test dan post-test kelompok eksperimen II ditunjukan pada tabel diatas, dapat diketahui nilai probabilitas (signifikansi) 2-tailed adalah 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa adanya pengaruh Metode Concept Map terhadap Hasil Belajar Siswa pada kelompok eksperimen I, sebelum diberikan terapi (pre-test) dengan setelah diberikan terapi (post-test).

b) Koefisien Determinasi (r square) 1) R Square Eksperimen I

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .345a .119 .092 5.825

a. Predictors: (Constant), Posttest

Berdasarkan Tabel 4.9 menunjukkan besarnya koefisien determinasi (r2square) = 0,119 artinya variabel bebas secara bersama–sama mempengaruhi variabel tidak bebas sebesar 11,9% sisanya sebesar 88,1% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.

2) R Square Eksperimen II

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .297a .088 .063 5.688

a. Predictors: (Constant), Posttest

Berdasarkan Tabel 4.9 menunjukkan besarnya koefisien determinasi (r2square) = 0,088 artinya variabel bebas secara bersama–sama mempengaruhi variabel tidak bebas sebesar 8,8% sisanya sebesar 91,2% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.

Dokumen terkait