Uji Prasyarat Pengolahan Data Kognitif

Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam mengolah data yang diperoleh adalah sebagai berikut: 1 Menghitung skor mentah dari setiap jawaban dari hasil tes awal dan terakhir. 2 Menentukan distribusi frekuensi dari masing-masing data pretest dan posttest masing-masing kelompok eksperimen dan kontrol. Distribusi frekuensi merupakan suatu keadaan yang menggambarkan bagaimana frekuensi dari gejala atau variabel yang dilambangkan dengan angka itu, telah tersalur, terbagi, atau terpencar. 13 Untuk menentukan distribusi frekuensi maka ditempuh langkah-langkah sebagai berikut: a Mengurutkan dari skor terendah sampai skor tertinggi. b Menentukan Total Range Range, dengan rumus sebagai berikut: 14 Keterangan: R = Total Range H = Nilai tertinggi L = Nilai terendah c Menentukan panjang interval kelas, dengan rumus sebagai berikut: 15 p = rentang banyak kelas d Membuat tabel distribusi frekuensi. e Menentukan mean atau rata-rata hitung, dengan rumus sebagai berikut: 16 13 Anas Sudijono, Pengantar Statistik Pendidikan, Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2008, h. 37. 14 Ibid., h. 144. 15 Sudjana, Metoda Statistika, Bandung: Tarsito, 2005, Edisi. 6, Cet. 1, h. 47. 16 Anas Sudijono, op. cit., h. 85. R = H – L M x = fX N Keterangan: M x = Mean fX = Jumlah dari hasil perkalian antara Mid point dari masing-masing interval, dengan frekuensinya. � = Number of Cases f Menentukan modus atau data terbanyak, dengan rumus sebagai berikut: 17 Mo = b + p b 1 b 1 + b 2 Keterangan: Mo = Modus b = batas bawah kelas modal, ialah kelas interval dengan frekuensi terbanyak p = panjang kelas modal b 1 = frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval dengan tanda kelas yang lebih kecil sebelum tanda kelas modal b 2 = frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval dengan tanda kelas yang besar sesudah tanda kelas modal g Menentukan median atau nilai rata-rata pertengahan, dengan menggunakan rumus sebagai berikut: 18 Me = b + p 12 n −F f Keterangan: Me = Median b = batas bawah kelas median, ialah kelas dimana median akan terletak 17 Sudjana, op. cit., h. 77. 18 Ibid., h. 79. p = panjang kelas median n = ukuran sampel atau banyak data F = jumlah semua frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas median f = frekuensi kelas median h Menentukan normal gain. Gain adalah selisih antara nilai posttest dan pretest, gain menunjukkan peningkatan pemahaman atau konsep siswa setelah pembelajaran dilakukan guru. Sedangkan normal gain dicari dengan menggunakan rumus: 19 g = posttest score −pretest score mps −pretest score Keterangan: g : normal gain posttest score : skor posttest pretest score : skor pretest mps : maximum possible score; skor ideal = 100 3 Menguji normalitas distribusi dengan menggunakan uji Liliefors, langkah-langkah pengujiannya sebagai berikut: a Mencari rerata � , dengan rumus sebagai berikut: 20 Keterangan: x = rerata x i = tanda kelas interval f i = frekuensi yang sesuai dengan tanda kelas x i b Mencari varians s 2 , dengan rumus sebagai berikut: 19 David E. Meltzer, “The relationship between mathematics preparation and conceptual learning gains in physics: A possible „„hidden variable’’ in diagnostic pretest scores”, dari http:physics.ia.state.eduperdocsaddendum_on_normalized_gain.pdf, diakses 12 September 2012. 20 Sudjana, op. cit., h. 70. x = f i x i f i Keterangan: s 2 = varians n = Number of cases x i = tanda kelas f i = frekuensi yang sesuai dengan tanda kelas x i c Mencari Simpangan Baku S, dengan menggunakan rumus: 21 S 1 = n f i x i 2 − f i x i 2 n n−1 d Menentukan bilangan baku Z, dengan rumus sebagai berikut: 22 Z i = x i −x s Keterangan: Z i = bilangan baku x i = gain sampel x = rata-rata sampel s = simpangan baku e Menentukan peluang F Z, dengan cara sebagai berikut: F Z = Apabila Z i 0, maka; 0,5 – Z Tabel F Z = Apabila Z i 0, maka; 0,5 + Z Tabel f Menentukan proporsi S Z, dengan cara sebagai berikut: SZ = Zn n Keterangan: SZ = proporsi 21 Ibid., h. 95. 22 Ibid., h 466. S 2 = n f i x i 2 − f i x i 2 n n−1 Zn = proporsi ke n n = number of cases g Menentukan selisih FZ – SZ, kemudian ambil harga yang paling besar diantara harga-harga mutlak selisih tersebut sebagai L o atau L hitung h Membandingkan L o L hitung dengan L t L tabel . L tabel didapat dengan mengacu kepada nilai kritis L untuk uji Liliefors, yaitu sebagai berikut: 23 L tabel = 0,886 N Keterangan: 0,886 = nilai kritis L untuk uji Liliefors dengan N 30 N = number of cases i Menarik kesimpulan Jika L o ≤ L t , maka H o diterima dan data berdistribusi normal. Sebaliknya jika L t ≤ L o , maka H o ditolak dan data tidak berdistribusi normal. Pada pengujian normalitas N-gain kelas eksperimen didapatkan L o sebesar = 0,0702, sedangkan nilai L yang diperoleh dari tabel standar pada taraf signifikan 5 dan n= 49 adalah 0,886 49 sebesar = 0,1265. Maka dapat disimpulkan bahwa data pada kelas eksperimen berdistribusi normal. Pada pengujian normalitas N-gain kelas kontrol didapatkan L o sebesar = 0,1124, sedangkan nilai L yang diperoleh dari tabel standar pada taraf signifikan 5 dan n= 46 adalah 0,886 46 sebesar = 0,1306. Maka dapat disimpulkan bahwa data yang dilakukan pada kelas kontrol juga berdistribusi normal. 23 Ibid., h. 467. 4 Uji Homogenitas Setelah diketahui data hasil penelitian berdistribusi normal, maka selanjutnya dilakukan pengujian homogenitas. Pengujian homogenitas bertujuan untuk mengetahui apakah kedua kelompok populasi itu homogen atau heterogen, dalam penelitian ini menggunakan uji Fisher dengan langkah-langkah sebagai berikut: 24 a Menentukan hipotesis H o = data memiliki varians yang homogen H a = data tidak memiliki varians yang homogen b Menentukan kriteria pengujian - Jika F hitung F tabel maka H o diterima, berarti kedua data homogen - Jika F hitung F tabel maka H o ditolak, berarti kedua data tidak homogen c Menentukan db pembilang varians terbesar dan db penyebut varians terkecil dengan rumus db = n – 1 d Menentukan nilai F hitung , dengan menggunakan rumus sebagai berikut: F hitung = S 1 2 S 2 2 dimana S 2 = n f i x i 2 − f i x i 2 n n−1 Keterangan: � 1 2 = varians terbesar � 2 2 = varians terkecil 24 Ibid., h 249- 251.

b. Uji Hipotesis

Setelah diketahui hasil uji persyaratan analisis, maka dapat dilakukan pengujian hipotesis untuk menguji ada tidaknya perbedaan hasil belajar biologi antara siswa yang diajar melalui pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dengan pembelajaran konvensional. Setelah diketahui bahwa dari data dari kedua kelompok pada penelitian ini berdistribusi normal dan homogen, maka perbedaan nilai rata- rata kedua kelompok kemudian dianalisis dengan uji “t” untuk mengetahui sejauh mana perbedaan hasil belajar biologi siswa. Dengan langkah-langkah sebagai berikut: 25 1 Rumuskan hipotesis H o : µ 1 ≥ µ 2 H a : µ 1 µ 2 Keterangan: H o : Tidak terdapat perbedaan hasil belajar antara siswa yang diajar melalui pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dengan pembelajaran konvensional pada konsep protista. H a : Terdapat perbedaan hasil belajar antara siswa yang diajar melalui pembelajaran kooperatif tipe jigsaw dengan pembelajaran konvensional pada konsep protista. µ 1 : Hasil belajar biologi siswa yang diajar dengan model pembelajaran kooperatif tipe Jigsaw. µ 2 : Hasil belajar biologi siswa yang diajar dengan model pembelajaran konvensional. 2 Tentukan kriteria pengujian - Jika t hitung t tabel maka H o diterima - Jika t hitung t tabel maka H o ditolak 25 Ibid., h. 239. 3 Tentukan taraf signifikan dan derajat kebebasan dk. Derajat kebebasan dicari dengan menambahkan frekuensi kedua sampel dikurang 2. 4 Tentukan uji statistik Uji statistik yang digunakan terdiri dari uju statistik untuk mencari seberapa besar perbedaan hasil belajar antara pretest dengan posttest baik kelas eksperimen maupun kelas kontrol, dan uji statistik untuk menguji kebenaran hipotesis atau pengaruh perlakuan eksperimen. Adapun untuk mencari perbedaan hasil belajar antara pretest dengan posttest baik kelas eksperimen maupun kelas kontrol digunakan rumus sebagai berikut: t = � S x D dimana, D = D N SD = D 2 N − D 2 , S x D = SD N−1 Keterangan: D = rerata gain D = gain posttes – pretest SD = standar deviasi N = number of cases S x D = standar error Sedangkan uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis akhir digunakan rumus sebagai berikut: 26 26 Ibid.