Tehnik Analisis Data METODE PENELITIAN

F. Tehnik Analisis Data

Untuk menguji tentang ketercapaian kemampuan pemecahan masalah matematika dan besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat sesuai dengan hipotesis yang telah diajukan maka perlu analisis data dengan menggunakan pengujian statistik sebagai berikut:

a. Untuk hipotesis 1:

Mengetahui adanya pengaruh keaktifan siswa terhadap kemampuan pemecahan masalah matematika, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Uji Normalitas Pengujian normalitas data kemampuan pemecahan masalah matematika siswa kelas eksperimen pada penelitian ini digunakan rumus Chi-square X 2 . Hal ini didasari dengan pertimbangan bahwa uji Chi-square untuk satu sampel bisa dipakai untuk menguji apakah data sebuah sampel yang diambil menunjang hipotesis yang menyatakan bahwa populasi asal sampel mengikuti suatu distribusi yang telah ditetapkan distribusi normal Santoso, 2006:130. Adapun rumus Chi-square X 2 tersebut adalah: X 2 = ∑ = − k i h h f f f 1 2 , Dengan: f = frekuensijumlah data hasil observasi f h = frekuensijumlah yang diharapkan Sugiyono, 2006:104. Hipotesis yang diambil adalah: H : Data sampel berdistribusi normal H 1 : Data sampel berdistribusi tidak normal dengan ketentuan: Jika Chi-square hitung Chi-square tabel, maka H diterima Jika Chi-square hitung Chi-square tabel, maka H ditolak Santoso, 2006:130. 2. Uji Linieritas Regresi Pada pengujian linieritas regresi ini digunakan analisis regresi sederhana, yaitu dengan persamaan regresi linier sederhana. Analisis regresi sederhana digunakan untuk menguji hubungan linier antara dua atau lebih variabel Sukestiyarno, 2005:10. Adapun rumus yang digunakan adalah: Yˆ = a + bX Dengan: Yˆ = subjek dalam variabel dependen yang diprediksikan a = harga Y jika X = 0 konstanta b = angka arah atau koefesien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independen. Jika b bernilai positif + maka terjadi peningkatan dan jika b bernilai negatif - maka terjadi penurunan. X = subjek pada variabel yang mempunyai nilai tertentu. Harga a dan b dapat dicari dengan rumus: a = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − 2 2 2 i i i i i i i x x n y x x x y b = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − 2 2 i i i i i i x x n y x y x Sugiyono, 2006:245. Adapun untuk menguji kelinieran dilakukan hipotesis, yaitu: H : β = 0 dimana β = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ a b persamaan adalah tidak linier H 1 : β ≠ 0 persamaan adalah linier Selanjutnya untuk pengujian kelinieran model di atas dapat dilihat dari nilai signifikan pada tabel anova b dengan ketentuan: jika nilai sig 0,05 maka H ditolak dan sebaliknya H 1 diterima, artinya regresi linear Sukestiyarno, 2005:10 Setelah diuji model regresi tersebut adalah linier maka selanjutnya dihitung korelasi antara keaktifan siswa dengan kemampuan pemecahan masalah dengan rumus: R = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − − ] ][ [ 2 2 2 2 i i i i i i i i Y Y n X X n Y X Y X n Dengan: n = banyaknya sampel X = skor keaktifan siswa Y = skor kemampuan pemecahan masalah matematika Dengan ketentuan: jika r hitung r tabel maka terdapat hubungan yang positif antara keaktifan siswa dengan kemampuan pemecahan masalah matematika. Selanjutnya untuk mengetahui seberapa kuat keaktifan siswa mempengaruhi kemampuan pemecahan masalah matematika siswa X 1 mempengaruhi Y 1 dapat dilihat dari nilai R 2 Rsquare Sugiyono, 2006:250. b. Untuk hipotesis 2: Mengetahui adanya pengaruh keterampilan berproses siswa terhadap kemampuan pemecahan masalah matematika, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Uji Normalitas Langkah dan kriteria pengujian normalitas data pada hipotesis 2 ini sama dengan langkah dan kriteria pengujian normalitas data pada hipotesis 1 tersebut di atas. Hal ini disebabkan karena data pada hipotesis 2 sama dengan data pada hipotesis 1. 2. Uji Linieritas Regresi Pada pengujian linieritas regresi ini digunakan analisis regresi sederhana, yaitu dengan persamaan regresi linier sederhana. Analisis regresi sederhana ini digunakan untuk menguji hubungan linier antara dua atau lebih variabel Sukestiyarno, 2005:10. Adapun rumus yang digunakan adalah: Yˆ = a + bX Dengan: Yˆ = subjek dalam variabel dependen yang diprediksikan a = harga Y jika X = 0 konstanta b = angka arah atau koefesien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independen. Jika b bernilai positif + maka terjadi peningkatan dan jika b bernilai negative - maka terjadi penurunan. X = subjek pada variabel yang mempunyai nilai tertentu. Harga a dan b dapat dicari dengan rumus: a = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − 2 2 2 i i i i i i i x x n y x x x y b = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − 2 2 i i i i i i x x n y x y x Sugiyono, 2006:245 Adapun untuk menguji kelinieran dilakukan hipotesis, yaitu: H : β = 0 dimana β = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ a b persamaan adalah tidak linier H 1 : β ≠ 0 persamaan adalah linier Selanjutnya untuk pengujian kelinieran model di atas dapat dilihat dari nilai signifikan pada tabel anova b dengan ketentuan: jika nilai sig 0,05 maka H ditolak dan sebaliknya H 1 diterima, artinya regresi linear Sukestiyarno, 2005:10 Setelah diuji model regresi tersebut adalah linier maka selanjutnya dihitung nilai korelasi antara keterampilan berproses siswa dengan kemampuan pemecahan masalah matematika siswa dengan rumus: R = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − − ] ][ [ 2 2 2 2 i i i i i i i i Y Y n X X n Y X Y X n Dengan: n = banyaknya sampel X = skor keterampilan berproses siswa Y = skor kemampuan pemecahan masalah matematika Dengan ketentuan: jika r hitung r tabel maka terdapat hubungan yang positif antara keterampilan berproses siswa dengan kemampuan pemecahan masalah matematika siswa. Selanjutnya untuk mengetahui seberapa kuat keterampilan berproses siswa mempengaruhi kemampuan pemecahan masalah matematika X 1 mempengaruhi Y 1 dapat dilihat dari nilai RsquareR 2 Sugiyono, 2006:250. c. Untuk hipotesis 3: Mengetahui apakah keaktifan siswa, keterampilan berproses siswa, dan kemampuan pemecahan masalah matematika yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi strategi STAD berbantuan CD interaktif dapat mencapai ketuntasan. 1. Uji ketuntasan keaktifan siswa: Untuk menentukan ketuntasan keaktifan siswa digunakan uji t satu sampel, yaitu dengan menentukan batas tuntas keaktifan siswa sebesar 70. Batas tuntas ini didasari oleh hasil musyawarah guru mata pelajaran matematika di MAN Babakan Tegal. Hipotesis yang diambil adalah: H : keaktifan siswa yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi pada strategi kooperatif tipe STAD berbantuan CD interaktif tidak mencapai ketuntasan. H 1 : keaktifan siswa yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi pada strategi kooperatif tipe STAD berbantuan CD interaktif dapat mencapai ketuntasan. Dengan uji pihak kanan, hipotesis statistiknya adalah: H : μ 70 artinya keaktifan siswa tidak mencapai ketuntasan H 1 : μ ≥ 70 artinya keaktifan siswa dapat mencapai ketuntasan Rumus uji t yang digunakan adalah sebagai berikut: t = n s x x − Dengan: s = simpangan baku x = rata-rata x = nilai indikator pembanding dengan ketentuan: jika + t tabel ≥ t hitung maka H diterima dan H 1 ditolak Riduwan, 2004:160. 2. Uji ketuntasan keterampilan berproses siswa: Untuk menentukan ketuntasan keterampilan berproses siswa ini digunakan uji t satu sampel, yaitu dengan menentukan batas tuntas keterampilan berproses siswa sebesar 70. Batas tuntas ini didasari oleh hasil musyawarah guru mata pelajaran matematika di MAN Babakan Tegal. Hipotesis yang diambil adalah: H : keterampilan berproses siswa yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi pada strategi kooperatif tipe STAD berbantuan CD interaktif tidak mencapai ketuntasan. H 1 : keterampilan berproses siswa yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi pada strategi kooperatif tipe STAD berbantuan CD interaktif dapat mencapai ketuntasan. Dengan uji pihak kanan maka hipotesis statistiknya adalah: H : μ 70 artinya keterampilan berproses siswa tidak mencapai ketuntasan. H 1 : μ ≥ 70 artinya keterampilan berproses siswa mencapai ketuntasan. Dengan rumus uji t sebagai berikut: t = n s x x − Dengan: s = simpangan baku x = rata-rata x = nilai indikator pembanding dengan ketentuan: jika + t tabel ≥ t hitung maka H diterima Riduwan, 2004:160. 3. Uji ketuntasan kemampuan pemecahan masalah: Dengan batas tuntas kemampuan pemecahan masalah matematika sebesar 65, dapat digunakan uji t satu sampel dengan hipotesis: H : kemampuan pemecahan masalah matematika siswa yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi strategi STAD berbantuan CD interaktif tidak mencapai ketuntasan. H 1 : kemampuan pemecahan masalah matematika siswa yang ditumbuhkan oleh pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi strategi STAD berbantuan CD interaktif dapat mencapai ketuntasan. Dengan uji pihak kanan maka hipotesis statistiknya adalah: H : μ 65 artinya kemampuan pemecahan masalah matematika siswa tidak mencapai ketuntasan. H 1 : μ ≥ 65 artinya kemampuan pemecahan masalah matematika siswa dapat mencapai ketuntasan. Dengan rumus uji t sebagai berikut: t = n s x x − Dengan: s = simpangan baku x = rata-rata x = nilai indikator pembanding dengan ketentuan: jika + t tabel ≥ t hitung maka H diterima. Riduwan, 2004:160.

d. Untuk hipotesis 4:

Mengetahui perbedaan kemampuan pemecahan masalah matematika antara siswa yang diberi perlakuan dengan pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi strategi STAD berbantuan CD interaktif kelas eksperimen dengan siswa yang diberi perlakuan pembelajaran biasakonvensional kelas kontrol digunakan uji t dua variabel. Hipotesis yang diambil adalah: H : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara kemampuan pemecahan masalah matematika antara siswa yang diberi perlakuan dengan pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi strategi STAD berbantuan CD interaktif kelas eksperimen dengan siswa yang diberi perlakuan pembelajaran biasakonvensional kelas kontrol. H 1 : terdapat perbedaan yang signifikan antara kemampuan pemecahan masalah matematika antara siswa yang diberi perlakuan dengan pembelajaran berbasis teknologi, berorientasi strategi STAD berbantuan CD interaktif kelas eksperimen dengan siswa yang diberi perlakuan pembelajaran biasakonvensional kelas kontrol Dengan hipotesis statistik: H : μ 1 = μ 2 H 1 : μ 1 ≠ μ 2 Selanjutnya dicari nilai t hitung dengan rumus: t = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − + − 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 n s n s r n S n S x x Dengan: r = nilai korelasi X 1 dengan X 2 n = jumlah sampel 1 x = rata-rata nilai kemampuan pemecahan masalah matematika siswa kelas eksperimen 2 x = rata-rata nilai nilai kemampuan pemecahan masalah matematika siswa kelas kontrol s 1 = standar deviasi kelas eksperimen s 2 = standar deviasi kelas kontrol S 1 = varians kelas eksperimen S 2 = varians kelas kontrol dengan ketentuan: jika -t tabel ≤ t hitung ≤ + t tabel maka H diterima dan H 1 ditolak Riduwan, 2004:163 61

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

A. Prosedur Penelitian

Sebelum pelaksanaan penelitian ini terlebih dahulu diawali dengan pengajuan proposal penelitian. Setelah proposal disetujui oleh dua orang pembimbing selanjutnya dajukan ke panitia ujian proposal tesis untuk kemudian diuji pada ujian proposal. Setelah Proposal penelitian dinyataan lulus, selanjutnya peneliti mengadakan penelitian dengan objek penelitiannya adalah siswa kelas XII Program IPA pada MAN Babakan Lebaksiu Tegal. Langkah-langkah penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Tahap Persiapan Mempersiapkan perlengkapanadministrasi yang diperlukan dalam penelitian: a. Membuat desain dan CD interaktif untuk materi program linear. b. Membuat indikator instrumen keaktifan siswa dan keterampilan berproses siswa. c. Membuat lembar validasi instrumen keaktifan siswa dan keterampilan berproses siswa. d. Membuat soal untuk instrumen tes kemampuan pemecahan masalah matematika. e. Membuat lembar validasi instrumen tes kemampuan pemecahan masalah matematika. f. Membuat lembar pengamatan untuk keaktifan siswa dan keterampilan berproses siswa. g. Membuat Rencana Program Pembelajaran RPP dengan strategi STAD berbantuan CD interaktif. h. Membuat lembar tugas individu.