78 20 butir soal atau hanya 3 butir soal yang dijawab belum benar. Pada Tabel 12
menunjukkan bahwa pada kelas eksperimen masih terdapat 3 butir soal yang belum dijawab benar oleh minima 70 siswa, yang artinya terdapat materi yang
belum dikuasai siswa setelah perlakuan dan disajikan pada Tabel 4.5 berikut.
Tabel 4.5. Materi yang Belum Dikuasai Siswa Materi
No Soal Bentuk Soal
Jenis Sudut 5
Pilihan Ganda Sudut
dari dua
garis sejajar E2
Essay Melukis Sudut
E3 Essay
Berdasarkan Tabel 4.5 menunjukkan bahwa pada materi-materi yang berkaitan dengan operasi aljabar dan keterampilan dalam menggambar sudut perlu
mendapat perhatian lebih pada saat proses pembelajaran.
3. Analisis Statistik Uji Inferensial
a. Data Sebelum Perlakuan
Data yang diperoleh sebelum perlakuan meliputi data hasil pengukuran motivasi belajar awal dan prestasi belajar siswa dalam pembelajaran matematika
pada kelompok eksperimen. Hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan program SPSS dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut dan
selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3.7 dan 3.8 di halaman 238 dan 239.
Tabel 4.6. Hasil Uji Normalitas Sebelum Perlakuan Variabel
Sig. Keputusan
Motivasi Belajar 0,200
� diterima Pretest
0,003 � ditolak
Berdasarkan pada Tabel 4.6 dapat disimpulkan bahwa data skor motivasi belajar siswa sebelum perlakuan berdistribusi normal dikarenakan nilai
79 signifikansi yang dihasilkan lebih dari
, selengkapnya dapat dilihat pada grafik Gambar 4.9. Sedangkan untuk data nilai pretest prestasi belajar siswa tidak
berdistribusi normal dikarenakan nilai signifikansi kurang dari , dan dilihat
pada grafik Gambar 4.10.
Gambar 4.9. Grafik Normal Q-Q Plot Data Skor Awal Motivasi Belajar Siswa
Berdasarkan Gambar 4.9 di atas dapat dilihat bahwa normal Q-Q plot yang memperlihatkan bahwa data berdistribusi normal ditunjukkan dengan data yang
menyebar di sekitar garis.
Gambar 4.10. Grafik Normal Q-Q Plot Data Nilai Pretest Prestasi Belajar Siswa
80 Berdasarkan Gambar 4.10 dapat dilihat bahwa normal Q-Q plot
menunjukkan data menyebar tidak merata, dikarenakan ada yang berada di sekitar baris dan ada juga yang jauh di luar garis.
b. Data Setelah Perlakuan
1 Uji Normalitas Data yang diperoleh setelah perlakuan meliputi data hasil pengukuran
motivasi belajar dan prestasi belajar siswa dalam pembelajaran matematika pada kelompok eksperimen. Hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan
program SPSS dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut dan selengkapnya dapat
dilihat pada lampiran 3.7 dan 3.8 di halaman 238 dan 239.
Tabel 4.7. Hasil Uji Normalitas Setelah Perlakuan Variabel
Sig. Keputusan
Motivasi Belajar 0,156
� diterima Posttest
0,192 � diterima
Berdasarkan pada Tabel 4.7 dapat disimpulkan bahwa data skor motivasi belajar akhir siswa dan nilai posttest prestasi belajar siswa berdistribusi normal
dikarenakan nilai signifikansi yang dihasilkan lebih dari , selengkapnya dapat
dilihat pada grafik Gambar 4.11.
81 Data Skor Akhir Motivasi Belajar
Data Nilai Posttest Prestasi Belajar
Gambar 4.11. Grafik Normal Q-Q Plot Data Setelah Perlakuan
Berdasarkan Gambar 4.11 dapat dilihat bahwa data angket motivasi belajar dan prestasi belajar menyebar di sekitar garis yang menunjukkan bahwa data
berdistribusi normal.
82 2 Uji Hipotesis
a Motivasi Belajar Dari hasi uji prasyarat analisis diketahui bahwa data yang didapat berasal
dari data yang berdistribusi normal. Setelah diketahui data berdistribusi normal, maka untuk menjawab rumusan masalah yang pertama yaitu bagaimana
keefektifan pembelajaran dengan pendekatan Realistic Mathematics Education RME ditinjau dari motivasi belajar pada materi pokok Garis dan Sudut di kelas
VII SMP Negeri 1 Ngemplak digunakan uji t-one sample test dan t paired sample test
. Dalam penelitian ini, pembelajaran dengan pendekatan Realistic Mathematics Education
RME dikatakan dikatakan efektif jika a mencapai KKM dan b rata- rata skor motivasi belajar siswa meningkat secara signifikan setelah diberikan
pelakuan. Hasil perhitungan uji t-one sample test dengan menggunakan program SPSS
disajikan pada Tabel 4.8 dan selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3.9 di halaman 240. Sedangkan hasil uji t-paired sample two-tailed test dengan
menggunakan program SPSS disajikan pada Tabel 4.9 berikut dan selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3.10 di halaman 242.
Tabel 4.8. Hasil Uji t-one sample test Skor Motivasi Belajar Siswa Sig. 2-tailed
SPSS p-value one-
tailed Keputusan
0,000 0,000
� ditolak Berdasarkan Tabel 4.8 di atas dapat dilihat bahwa nilai sig. sama dengan
0,000 untuk two-tailed maka nilai p-value untuk hipotesis satu arah sama dengan
,
yaitu 0,0000. Karena nilai p-value , maka dapat dikatakan bahwa �
83 ditolak dengan kata lain skor angket motivasi belajar mencapai KKM setelah
diterapkan pembelajaran dengan pendekatan pendekatan Realistic Mathematics Education
RME.
Tabel 4. 9. Hasil Uji t-paired sample test Skor Motivasi Belajar Siswa
Sig. 2-tailed SPSS p-value one-tailed
Keputusan
0,000 0,000
� ditolak
Berdasarkan pada Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa dengan nilai p-value 2- tailed
= 0,000 maka p-value dibagi menjadi dua yaitu 0,000, maka p-value , dengan nilai t-hitung= ,
, . Dengan demikian dapat diambil
keputusan bahwa � ditolak, yang artinya skor rata-rata motivasi belajar siswa
meningkat secara signifikan setelah diterapkannya pembelajaran dengan pendekatan pendekatan Realistic Mathematics Education RME.
Berdasarkan uraian di atas dapat disimpulkan bahwa pembelajaran dengan pendekatan Realistic Mathematics Education RME efektif ditinjau dari
pencapaian dan peningkatan motivasi belajar siswa. b Prestasi Belajar
Dari hasi uji prasyarat analisis diketahui bahwa data sebelum perlakuan didapatkan bahwa data tidak berasal dari data yang berdistribusi normal. Oleh
karena itu, digunakan uji wilcoxon signed ranks dengan menggunakan program SPSS 16
. Setelah itu, maka dapat menjawab rumusan masalah kedua yaitu bagaimana keefektifan pembelajaran dengan pendekatan Realistic Mathematics
Education RME ditinjau dari prestasi belajar pada materi pokok Garis dan Sudut
di kelas VII SMP Negeri 1 Ngemplak. Dalam penelitian ini, pembelajaran dengan pendekatan RME efektif jika a mencapai KKM dan b rata-rata nilai belajar
84 siswa meningkat secara signifikan setelah diberikan pelakuan Hasil perhitungan
uji t one sample test dengan menggunakan program SPSS disajikan pada Tabel 4.10 selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3.11 di halaman 244. Sedangkan
hasil uji Wilcoxon signed ranks test dengan menggunakan program SPSS disajikan pada Tabel 4.11 dan selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3.12 di
halaman 246.
Tabel 4.10. Hasil Uji t-one sample test Nilai Prestasi Belajar Siswa Sig. 2-tailed SPSS
p-value one- tailed
Keputusan
0,001 0,0005
� ditolak Berdasarkan Tabel 4.10 di atas dapat diketahui bahwa nilai sig. sama
dengan 0,001 untuk two-tailed maka nilai p-value untuk hipotesis satu arah sama dengan
,
yaitu 0,0005. Karena nilai p-value , maka dapat dikatakan
bahwa � ditolak dengan kata lain nilai prestasi belajar mencapai KKM setelah
diterapkan pembelajaran dengan pendekatan pendekatan Realistic Mathematics Education
RME.
Tabel 4.11. Hasil Uji Wilcoxon Nilai Prestasi Belajar Siswa Asymp. Sig. 2-tailed SPSS
p-value one- tailed
Keputusan
0,000 0,0000
� ditolak
Berdasarkan pada Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa dengan nilai p-value 2- tailed
= 0,000 maka p-value dibagi menjadi dua yaitu 0,000, maka p-value , . Dengan demikian dapat diambil keputusan bahwa � ditolak, yang artinya
rata-rata nilai prestasi belajar siswa meningkat secara signifikan setelah pembelajaran dengan pendekatan Realistic Mathematics Education RME.
85 Berdasarkan uraian di atas dapat disimpulkan bahwa pembelajaran dengan
pendekatan Realistic Mathematics Education RME efektif ditinjau dari pencapaian dan peningkatan prestasi belajar.
B. Pembahasan
