commit to user 61
mengajar dan variansi-variansi minat belajar siswa berasal dari populasi homogen. Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 35 dan Lampiran 36.
C. Hasil Pengujian Hipotesis
1. Analisis Variansi Dua Jalan dengan Sel Tak Sama
Hasil perhitungan analisis variansi dua jalan dengan sel tak sama di sajikan dalam tabel sebagai berikut: Perhitungan uji hipotesis selengkapnya
disajikan pada Lampiran 37. Tabel 4.6 Rangkuman Analisis Variansi Dua Jalan Dengan Sel Tak Sama
Analisis Variansi Dua Jalan JK
dK RK
F
obs
F
tabel
Keputusan Model Mengajar A
548,2668 1
548,2668 4,4787
4 H
0A
ditolak Minat Belajar B
842,0030 2
421,0015 3,4391
3,150 H
0B
ditolak Interaksi AB
88,5120 2
44,2560 0,3615
3,150 H
0AB
tidak ditolak Galat
7344,9431 60 122,4157 Total
8823,7249 65 Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 37.
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan sebagai berikut: a.
Ada perbedaan efek antar baris terhadap variabel terikat, atau dengan kata lain kedua model pembelajaran memberikan pengaruh yang tidak sama
terhadap prestasi belajar matematika siswa pada materi statistika pokok bahasan tabel distribusi frekuensi dan ukuran pemusatan data.
b. Ada perbedaan efek antar kolom terhadap variabel terikat, atau dengan kata
lain ketiga kategori minat belajar matematika siswa memberikan pengaruh yang tidak sama terhadap prestasi belajar matematika pada materi statistika
pokok bahasan tabel distribusi frekuensi dan ukuran pemusatan data. c.
Tidak ada interaksi baris dan kolom terhadap variabel terikat yaitu antara penggunaan model pembelajaran dan minat belajar matematika siswa
terhadap prestasi belajar matematika pada materi statistika pokok bahasan tabel distribusi frekuensi dan ukuran pemusatan data.
commit to user 62
2. Uji Komparasi Ganda
Uji komparasi ganda dilakukan dengan menggunakan metode Scheffe. Berdasarkan perhitungan analisis variansi dua jalan sel tak sama telah diperoleh
keputusan uji bahwa H
0A
dan H
0B
ditolak sedangkan H
0AB
tidak ditolak, maka perlu dilakukan uji komparasi rataan antar kolom minat belajar siswa.
Uji komparasi ganda antar baris tidak perlu dilakukan karena variabel model pembelajaran hanya ada dua nilai model kooperatif tipe STAD dengan
pendekatan Quantum Learning dan model konvensional. Sehingga dapat disimpulkan bahwa prestasi belajar siswa-siswa yang diberi pembelajaran dengan
model kooperatif tipe STAD dengan pendekatan Quantum Learning memiliki prestasi yang berbeda daripada siswa-siswa yang diberi pembelajaran dengan
model konvensional. Hal ini dapat dilihat dari tabel sebagai berikut: Tabel 4.7 Rataan dan Rataan Marginal
Minat Belajar
Model Mengajar Tinggi
Sedang Rendah
Rataan Marginal
Kooperatif Tipe STAD
92,5889 81,6750
80,9667 84,6781
Model Konvensional 82,5500
78,3750 71,4500
78,2971 Rataan Marginal
88,5733 79,8750
75,5286 Hasil perhitungan uji komparasi rataan antar kolom disajikan dalam tabel
sebagai berikut. Tabel 4.8 Rangkuman Hasil Uji Komparasi Ganda Antar Kolom
Komparasi �
.
− �
. 2
RKG F
Kritik Keputusan
µ.
1
vs µ.
2
75,6610 0,0894
122,4157 6,9140
6,3 Ho ditolak
µ.
1
vs µ.
3
170,1658 0,2095
122,4157 6,6344
6,3 Ho ditolak
µ.
2
vs µ.
3
18,8914 0,1656
122,4157 0,9320
6,3 Ho Tidak ditolak
Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 38. Keterangan:
µ.
1
= rataan siswa yang mempunyai minat belajar tinggi
j i
n n
1 1
commit to user 63
µ.
2
= rataan siswa yang mempunyai minat belajar sedang
µ.
3
= rataan siswa yang mempunyai minat belajar rendah Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Ada perbedaan rataan yang signifikan antara prestasi belajar matematika pada
kelompok siswa dengan minat belajar matematika tinggi dan prestasi belajar matematika pada kelompok siswa dengan minat belajar sedang.
b. Ada perbedaan rataan yang signifikan antara prestasi belajar matematika pada
kelompok siswa dengan minat belajar matematika tinggi dan prestasi belajar matematika pada kelompok siswa dengan minat belajar rendah.
c. Tidak ada perbedaan rataan yang signifikan antara prestasi belajar
matematika pada kelompok siswa dengan minat belajar matematika sedang dan prestasi belajar matematika pada kelompok siswa dengan minat belajar
rendah.
D. Pembahasan Hasil Analisis
