50
kedua data yang dibandingkan. Jika harga Sig. 0,05 maka terdapat homogenitas varians pada kedua data yang dibandingkan Field, 2009: 150. Teknik analisis
data menggunakan tingkat kepercayaan 95. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut.
H
i
: Ada perbedaan yang signifikan antara selisih skor pretest ke posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
H
null
: Tidak ada perbedaan yang signifikan antara selisih skor pretest dan posttest I pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria untuk menilai perbedaan tersebut adalah sebagai berikut. a.
Jika Sig. 2-tailed 0,05 maka H
null
diterima dan H
i
ditolak. Artinya tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada selisih skor pretest ke posttest I pada
kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, dengan kata lain penerapan metode inkuiri tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kemampuan
mengingat dan memahami. b.
Jika Sig. 2-tailed 0,05 maka H
null
ditolak dan H
i
diterima. Artinya terdapat perbedaan yang signifikan pada selisih skor pretest ke posttest I pada
kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, dengan kata lain penerapan metode inkuiri berpengaruh secara signifikan terhadap kemampuan mengingat
dan memahami.
3.8.2.3 Uji Besar Pengaruh Metode Inkuiri
Uji besar pengaruh metode inkuiri bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh penerapan metode inkuiri terhadap kemampuan mengingat dan
memahami. Teknik pengujian klasik untuk mengetahui signifikansi pengaruh perlakuan belum bisa menunjukkan apakah pengaruh tersebut cukup substansif
atau tidak. Uji besar pengaruh metode inkuiri dapat dilihat dengan mencari effect size. Effect size adalah suatu ukuran objektif dan terstandarisasi untuk mengetahui
besarnya efek yang dihasilkan Field, 2009: 56-57. Jika data terdistribusi dengan normal maka digunakan rumus koefisien korelasi Pearson Field, 2009: 57
179. Dalam koefisien korelasi Pearson, r sebagai ukuran efek karena berada antara 0 yang menunjukkan tidak berpengaruh dan 1 menunjukkan efek yang
sempurna Field, 2009: 332.
51
Keterangan: r = besar pengaruh effect size dengan menggunakan koefisien korelasi Pearson
t = harga uji t df = harga derajat kebebasan degrees of freedom
Cara untuk mengetahui koefisien korelasi yaitu dengan mengubah harga t menjadi harga r Field, 2009: 57. Perhitungan untuk mengambil t untuk
melakukan uji besar pengaruh perlakuan dengan menggunakan Independent samples t-test. Persentase pengaruh penerapan metode inkuiri terhadap
kemampuan mengingat dan memahami dapat dihitung dengan menggunakan koefisien determinasi R
2
Field, 2009: 179. Jika distribusi data tidak normal maka uji besar pengaruh dihitung dengan menggunakan rumus effect size Field, 2009:
550.
Keterangan: r = besar pengaruh effect size
Z = harga konversi dari standar deviasi diperoleh dari uji Mann-Whitney N = 2 x jumlah responden yang bersangkutan
Kriteria besar pengaruh perlakuan dapat dilihat pada tabel 3.8 berikut Field, 2009: 57.
Tabel 3.8 Kriteria Besar Pengaruh Perlakuan r effect size
Kriteria Kriteria Efek
0,10 0,00-0,19
Efek kecil, setara dengan 1 pengaruh perlakuan
0,30 0,20-0,39
Efek sedang, setara dengan 9 pengaruh perlakuan
0,50 ≥ 0,40
Efek besar, setara dengan 25 pengaruh perlakuan
Gambar 3.3 Rumus Besar Efek untuk Data Normal
Gambar 3.4 Rumus Besar Efek untuk Data Tidak Normal
52
Persentase pengaruh perlakuan dihitung terlebih dulu koefisien determinasi R
2
dengan cara mengkuadratkan harga r harga koefisien korelasi Pearson yang didapat atau R
2
x 100 Field, 2009: 179.
3.8.3 Analisis Lebih Lanjut 3.8.3.1 Perhitungan Persentase Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
Perhitungan persentase peningkatan rerata pretest ke posttest dilakukan untuk mengetahui persentase peningkatan skor pretest ke posttest I pada setiap
kelompok, baik kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen. Persentase peningkatan rerata skor dari pretest ke posttest I dihitung dengan menggunakan
rumus sebagai berikut Gunawan, 2006: 575.
Untuk melihat perbedaan skor pretest ke posttest I pada kelompok kontrol apakah lebih besar atau lebih kecil dari kelompok eksperimen maka dilakukan
perhitungan gain score atau selisih skor pretest ke posttest I yang dominan pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen Fraenkel, 2012: 250. Analisis
perhitungan gain score dilakukan dengan menggunakan scatterplot dan koefisien korelasi. Scatterplot menggambarkan semua data visual, sedangkan koefisien
korelasi menyajikan ringkasan data numerik Fraenkel, 2012: 251.
3.8.3.2 Uji Signifikansi Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest
