3.8.3. Analisis Data Hasil Belajar
Data hasil belajar kognitif yaitu dengan menghitung nilai akhir pada kelas eksperimen dan kontrol diperoleh dari:
1 Nilai pre test dan post test 25 soal pilihan ganda 2 LKS untuk kelompok eksperimen dan LDS untuk kelompok kontrol sebagai
nilai harian NH 3 Tugas kelompok.
Data tersebut digunakan untuk menghitung nilai akhir yang didapat oleh siswa sebagai berikut;
Nilai
Akhir =
Mencari persentase ketuntasan klasikal dengan rumus sebagai berikut: P =
Keterangan: P = persentase ketuntasan klasikal belajar
F = jumlah siswa tuntas belajar secara individual nilai N = jumlah total siswa
Sudijono, 2009. Analisis data nilai akhir dan persentase ketuntasan belajar klasikal pada
kelas eksperimen maupun kontrol dapat dilihat pada Lampiran 15. Hasil belajar kognitif pada kelompok kontrol dan eksperimen kemudian dianalisis dengan
menggunakan uji t, data yang digunakan diperoleh dari nilai post test untuk mengetahui perbedaan hasil belajar diantara kedua kelompok tersebut. Hipotesis
untuk haisl belajar dengan uji t adalah sebagai berikut: Hipotesis:
Ho : µ
1
= µ
2
, tidak terdapat perbedaan hasil belajar antara kedua kelompok Ha : µ
1
≠ µ
2
, terdapat perbedaan hasil belajar antara kedua kelompok Menurut Sudjana 2005 data yang diperoleh dari data hasil belajar
kognitif dianalisis menggunakan rumus uji t sebagai berikut;
2 1
2 1
1 1
n n
S x
x t
Dengan
2 1
1
2 1
2 2
2 2
2 1
1
n n
S n
S n
S
Keterangan :
1
x
= rata-rata kelompok eksperimen
2
x
= rata-rata kelompok kontrol
1
n
= jumlah subyek kelompok eksperimen
2
n
= jumlah subyek kelompok kontrol
2 1
S = varians kelompok eksperimen
2 2
S = varians kelompok kontrol
2
S
= varian gabungan Sudjana, 2005
Ho diterima jika -t
1-12 αn1+n2-2
t
hitung
t
1-12 αn1+n2-2
dengan taraf signifikansi 5 dan dk=n1+n2-2 dan tolak Ho apabila sebaliknya. Peningkatan
hasil belajar pada kelas eksperimen maupun kelas kontrol diuji dengan uji N-gain yang diperoleh dari data pre test dan post test. Analisis N-gain dapat dilihat pada
Lampiran 16. Rumus yang digunakan untuk uji N-gain adalah sebagai berikut:
N gain =
Hasil N-gain ini kemudian diklasifikasikan sesuai kriteria sebagai berikut: Kriteria tinggi apabila
: N-gain ≥ 0,7
Kriteria sedang apabila : 0,7 N-gain
≤ 0,3 Kriteria rendah apabila
: N-gain 0,3 Sugiyono, 2012
3.8.4. Analisis Data Karakter Ilmiah
Kategori