Teknik Analisis Data METODE PENELITIAN

52 Uji homogenitas dalam penelitian ini dilakukan terhadap pengetahuan awal peserta didik, data prestasi belajar peserta didik dan sikap ilmiah peserta didik. Langkah-langkah uji homogenitas dua variansi menurut Sundayana 2014 adalah sebagai berikut: 1 Merumuskan hipotesis nol Ho dan hipotesis alternatifnya Ha. Ho : kedua varians homogen v1=v2. Ha : k edua varians tidak homogen v1≠v2. 2 Menentukan nilai F hitung . 3 Menentukan nilai F tabel dengan rumus: F tabel = Fαdk n varians besar-1dk n varians kecil-1. 4 Jika F hitung F tabel maka varians homogen. Pada penelitian ini uji homogenitas dilakukan dengan uji anova yaitu menghitung besarnya nilai F menggunakan aplikasi SPSS 16.0. Menurut Nissfiannoor 2009 langkah-langkah uji homogenitas adalah sebagai berikut: 1 Masukan data pengetahuan awal kelas kontrol dan kelas eksperimen pada Data View. 2 Klik Analyze Compare Means One Way Anova. 3 Klik data pengetahuan awal dan pindahkan ke Dependent list. 4 Klik Kelas dan pindahkan ke factor. 5 Klik Options dan pilih Homogenity of Varians Test. 6 Klik Continue dan kik Ok. 7 Lakukan langkah 1 sampai 6 untuk data prestasi belajar, sikap ilmiah sebelum dan sesudah perlakuan. 53 Data dikatakan homogen bila nilai signifikansi p 0,05. c. Uji Korelasi Pearson Uji Korelasi bertujuan untuk mengukur keeratan hubungan antara dua variabel X dan Y. Keeratan hubungan antara X dan Y disebut koefisien korelasi dan dilambangkan dengan “r”. Nilai r berada antara -1 sampai dengan +1, baik negatif maupun positif menunjukkan bahwa ada hubungan yang sempurna. Koefisien r positif akan terjadi jika tinggi rendahnya setiap skor pada suatu variabel akan diikuti secara konsisten dan sistematis oleh tinggi rendahnya variabel lain. Koefisien r negatif akan terjadi jika ada keterbalikan tinggi rendahnya skor dalam sebuah variabel pada yang variabel lain. Jika tidak ada kesistematisan sama sekali antara kedua variabel yang dikorelasikan menunjukkan bahwa tidak ada korelasi diantara keduanya Nurgiyantoro, Gunawan Marzuki, 2012. Pada penelitian ini uji korelasi dilakukan terhadap data pengetahuan awal dikorelasikan dengan prestasi belajar dan data sikap ilmiah dikorelasikan terhadap prestasi belajar menggunakan aplikasi SPSS 16.0. Menurut Nissfiannoor 2009 langkah-langkah uji korelasi Pearson adalah sebagai berikut: 1 Masukan data pengetahuan awal dan prestasi belajar peserta didik pada Data View. 2 Klik Analyze Correlate Bivariate 3 Klik data pengetahuan awal dan prestasi belajar lalu pindahkan ke kotak variables. 4 Pada Correlation Coefficients klik Pearson. 5 Klik Options Statistics pilih means and stadard deviations. 54 6 Klik Continue dan kik Ok. 7 Lakukan langkah 1 sampai 6 untuk mengetahui hubungan antara data prestasi belajar dengan sikap ilmiah. d. Uji Interaksi antara covariate dengan fixed faktor Anakova mensyaratkan agar tidak ada interaksi antara pengetahuan awal dengan perlakuan yang diberikan sehingga kemiringan slope garis regresi antar kelompok sama. Berikut adalah langkah-langkah untuk melakukan uji interaksi terhadap data pengetahuan awal dan prestasi belajar peserta didik menggunakan SPSS 16.0 menurut Trihendradi 2013: 1 Masukan data pengetahuan awal, prestasi belajar dan identitas kelas pada Data View. 2 Klik Analyze General Linear Model Univariate. 3 Masukan data pengetahuan awal ke dalam covariate, prestasi belajar ke dalam dependent value dan identitas kelas 1 = kelas kontrol dan 2 = kelas eksperimen ke dalam fixed factor. 4 Klik Models Custom. 5 Aktifkan variabel identitas kelas dan pindahkan ke kolom model, lakukan dengan cara yang sama untuk pengetahuan awal dan interaksi antara pengetahuan awal dengan identitas kelas perlakuan. 6 Pada daftar Built Terms, pilih interaction. 7 Klik continue Options Estimates of effect size Continue Ok. 55 Hasil analisis menunjukkan tidak ada interaksi antara covariate dengan fixed factor jika pada baris identitas kelaspengetahuan awal memiliki nilai signifikansi 0,05. 2. Uji Hipotesis Uji hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji paired samples t-test, uji independent samples t-test, dan analisis kovarian anakova. Uji paired samples t-test digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan sikap ilmiah peserta didik sebelum dan sesudah menggunakan buku petunjuk praktikum berbasis inquiry science laboratory. Uji independent samples t-test digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan sikap ilmiah antara peserta didik di kelas eksperimen dengan peserta dudik di kelas kontrol. Uji anakova digunakan untuk mengukur prestasi belajar peserta didik di kelas eksperimen dan di kelas kontrol jika pengetahuan awal peserta didik dikendalikan secara statistik. a. Uji Paired Samples T-Test Analisis ini digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan keadaan satu faktor dengan dua kali pengamatan. Untuk menguji signifikansi perbedaan hasil pengukuran sikap ilmiah sebelum dan sesudah menggunakan buku petunjuk praktikum berbasis inquiry science laboratory digunakan rumus paired samples t- test. Syarat pengujiannya adalah distribusi data yang akan dianalisis normal dan memiliki varians sama. Hipotesis pada penelitian ini yaitu ada perbedaan sikap ilmiah peserta didik sebelum dan sesudah menggunakan buku petunjuk praktikum berbasis inquiry science laboratory diuji dengan rumus: 56 = ∑ � √ ∑ � − ∑ � − Keterangan: t = nilai t hitung yang dicari D = perbedaan antara setiap pasangan X 1 -X 2 N = jumlah anggota sampel Untuk menguji apakah t hitung yang diperoleh berbeda secara signifikan maka dibandingkan dengan harga t tabel . Pada derajat kebebasan db yaitu N-1 dan taraf signifikansi 5, jika nilai t hitung t tabel maka secara statistik dapat disimpulkan ada perbedaan yang signifikan antara sebelum dan sesudah menggunakan buku petunjuk praktikum berbasis inquiry science laboratory Nurgiyantoro, Gunawan Marzuki 2012. Uji paired samples t-test pada penelitian ini dilakukan dengan menghitung besarnya perbedaan rata-rata untuk dua kelompok yang berpasangan menggunakan aplikasi SPSS 16.0. Menurut Nissfiannoor 2009, langkah-langkah uji paired samples t-test sebagai berikut: 1 Masukan data sikap ilmiah sebelum dan sesudah perlakuan di kelas eksperimen pada Data View. 2 Klik Analyze Compare Means Paired Samples T-test. 3 Klik variabel sikap ilmiah sebelum perlakuan dan sikap ilmiah sesudah perlakuan secara bersama-sama. 4 Pindahkan variabel sikap ilmiah sebelum perlakuan dan sikap ilmiah sesudah perlakuan ke kotak Paired variables. 57 5 Klik Ok. Jika nilai signifikansi p 0,05 maka secara statistik dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan yang signifikan antara sikap ilmiah sebelum dan sesudah pembelajaran. b. Uji Independent Sample T-test Analisis ini digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan keadaan satu faktor dengan dua sampel. Perbedaan yang akan dianalisis yaitu sikap ilmiah peserta didik di kelas eksperimen dan di kelas kontrol. Analisis yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata dari dua kelompok sampel adalah uji independent sample t-test dengan syarat data yang akan dianalisis berdistribusi normal dan memiliki varians yang sama. Rumus uji independent sample t-test sebagai berikut: = |̅̅̅ − ̅̅̅| √ + = − ̅ + − ̅̅̅ + − Keterangan: S 2 = varian populasi N 1 = jumlah subjek untuk kelompok sampel 1 N 2 = jumlah subjek untuk kelompok sampel 2 Hipotesis pada uji ini yaitu ada perbedaan sikap ilmiah antara peserta didik di kelas eksperimen dengan peserta didik di kelas kontrol, dapat diterima dengan 58 cara membandingkan t hitung dengan t tabel pada taraf signifikansi 5, namun sebelumnya harus dihitung besarnya derajat kebebasan db dengan rumus N 1 +N 2 - 2. Jika nilai t hitung t tabel maka dapat disimpulkan bahwa “Ada perbedaan sikap ilmiah peserta didik di kelas eksperimen dengan peserta didik di kelas kont rol” Nurgiyantoro, Gunawan Marzuki 2012. Pada penelitian ini, prinsip uji independent sample t-test adalah menghitung besarnya perbedaan rata-rata untuk dua kelompok menggunakan aplikasi SPSS 16.0. Menurut Nissfiannoor 2009, langkah-langkah uji independent sample t-test sebagai berikut: 1 Masukan data prestasi belajar kelas kontrol dan kelas eksperimen pada Data View. 2 Klik Analyze Compare Means Independent Sample T-test. 3 Klik data prestasi belajar dan pindahkan ke kotak Test Variables. 4 Klik kelas dan pindahkan ke kotak Grouping Variable. 5 Klik Define Group masukan Group 1= 1 dan Group 2= 2. 6 Klik continue dan klik Ok. Jika nilai signifikani p 0,05 maka secara statistik dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan sikap ilmiah antara peserta didik di kelas kontrol dengan peserta didik di kelas eksperimen. c. Uji Anakova Analisis kovariansi anakova adalah gabungan dari analisis varians dan analisis regresi. Dalam penelitian ini penerapan buku petunjuk praktikum berbasis inquiry science laboratory merupakan variabel bebas atau independent, sedangkan 59 hasil yang akan dicapai oleh peserta didik yaitu variabel terikat atau dependent. Jika ingin mengontrol variabel lain covariate yang berpengaruh terhadap variabel dependent maka perlu dilakukan analisis kovarian anakova. Hipotesis pada penelitian ini adalah ada perbedaan prestasi belajar antara peserta didik di kelas kontrol dengan peserta didik di kelas eksperimen, jika pengetahuan awal peserta didik dikendalikan secara statistik. Hipotesis diuji menggunakan analisis anakova dengan rumus: Yij = µ + α i + β x ij - x ε ij Keterangan: α i = penyimpangan yang terjadi pada perlakuan ke-1 setelah memperhitungkan hubungan y dengan x β = kecenderungan umum dari suatu analisis regreesi x = rata-rata observasi covariate ε ij = suatu pengaruh untuk elemen ke-j dalam perlakuan kelompok ke-i Subana, Rahadi Sudrajat, 2000. Analisis kovariansi anakova adalah gabungan dari analisis varians dan analisis regresi. Berikut rumus analisis varians: � = � � � � Adapun rumus-rumus anava selengkapnya pada Tabel 6. Harga F hitung yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan F tabel pada taraf signifikansi 5 dengan db pembilang = m-1 dan db penyebut N-1 – m-1, apabila harga F hitung ≥ F tabel maka dapat disimpulkan ada perbedaan prestasi belajar 60 antara peserta didik di kelas kontrol dan di kelas eksperimen jika pengetahuan awal dikendalikan secara statistik Nurgiyantoro, Gunawan Marzuki 2012. Tabel 6. Ringkasan Rumus Anava Keterangan: F = F hitung observasi RK A = rerata kuadrat antar kelompok RK D = rerata kuadrat dalam kelompok m = jumlah kelompok N = jumlah sampel Penelitian ini melakukan analisis kovarian dengan menggunakan SPSS 16.0. Menurut Trihendradi 2013 langkah-langkah uji anakova sebagai berikut: 1 Masukan data yang akan diuji yaitu pengetahuan awal, prestasi belajar dan identitas kelas pada Data View. 2 Klik Analyze General Linear Model Univariate 3 Masukan pengetahuan awal ke dalam covariate, prestasi belajar ke dalam dependent value dan identitas kelas 1 = kelas kontrol dan 2 = kelas eksperimen ke dalam fixed factor Sumber variasi d.b Jumlah kuadrat JK Rerata jumlah kuadrat RJK F Antar kelompok A m-1 JK A = JK T - JK D � = � � � = � � Dalam kelompok D N-1 - m-1 � = ∑ � − ∑ � � = � � Total T N-1 � = ∑ � − ∑ � 61 4 Klik Options dan pilih Descriptive statistics, Estimate of effect size. 5 Klik Continue Ok. Jika nilai signifikansi 0,05 dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan prestasi belajar antara peserta didik kelas kontrol dan kelas eksperimen, jika pengetahuan awal peserta didik dikendalikan secara statistik. Korelasi antara pengetahuan awal X dengan prestasi belajar Y dapat ditentukan menggunakan rumus analisis regresi linear satu prediktor. Analisis regresi dilakukan untuk mengetahui sumbangan efektif pengetahuan awal terhadap prestasi belajar peserta didik. Rumus regresi linear satu prediktor sebagai berikut: = ∑ √ ∑ ∑ ∑ = ∑ − ∑ ∑ ∑ = ∑ − ∑ ∑ = ∑ − ∑ Keterangan: r xy = harga koefisien korelasi X = prediktor Y = kriterium Nurgiyantoro, Gunawan Marzuki 2012. 62 Apabila harga r xy r tabel pada taraf signifikan 5 dengan N-2 berarti ada hubungan yang positif antara prestasi belajar kimia peserta didik dengan pengetahuan awal peserta didik. Sedangkan hasil kuadrat dari r hitung R 2 x 100 menunjukkan koefisien determinan atau besarnya pengaruh X terhadap Y. Besarnya sumbangan efektif pada penelitian ini diuji menggunakan regresi linear satu prediktor dengan batuan SPSS 16.0, Menurut Nissfiannoor 2009 langkah-langkah uji regresi linear satu prediktor sebagai berikut: 1 Masukan data yang akan diuji yaitu pengetahuan awal dan prestasi belajar pada Data View. 2 Klik Analyze Regression Linear 3 Masukan pengetahuan awal ke dalam kotak independent dan prestasi belajar ke dalam dependent. 4 Klik tombol Statistics pilih Estimate, Model fit dan Deskriptive. 5 Klik Continue Options Use Probability of F 6 Klik Continue Ok. Pada tabel Model Summary, kolom R adalah koefisien korelasi Pearson yang menunjukkan tingkat hubungan antara variabel independent dengan dependent. Tabel Anova memaparkan uji kelinearan, jika F hitung F tabel atau nilai signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan linear antara variabel independent dengan dependent. Tabel Coefficients memaparkan uji koefisien jika t hitung t tabel atau nilai signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan signifikan Nissfiannoor 2009. 63 3. Deskripsi Data Sikap Ilmiah Analisis deskriptif merupakan analisis data yang digunakan untuk memberikan gambaran data hasil penelitian. Data sikap ilmiah yang diperoleh melalui angket berupa data kuantitatif kemudian akan dideskripsikan menggunakan pengkategorian yang dapat dilihat pada Tabel 7. Pengkategorian dilakukan berdasarkan rata-rata ideal dan simpangan baku ideal yang diperoleh. Tabel 7. Pengkategorian Skor Sikap Ilmiah No. Rumus Kategori 1. X ̅ i + 1,8 Sb i SB Sangat baik 2. ̅ i + 0,6 Sb i X ≤ ̅ i + 1,8 Sb i B Baik 3. ̅ i − 0,6 Sb i X ≤ ̅ i + 0,6 Sb i C Cukup 4. ̅ i − 1,8 Sb i X ≤ ̅ i − 0,6 Sb i K Kurang 5. X ≤ ̅ i − 1,8 Sb i SK Sangat kurang Keterangan: ̅i ̅̅̅̅ = rata-rata ideal = skor maksimal ideal + skor minimal ideal Sb i = simpangan baku ideal = skor maksimal ideal – skor minimal ideal X = skor empiris Skor maksimal ideal = Ʃ butir kriteria x skor tertinggi Skor minimal ideal = Ʃ butir kriteria ideal x skor terendah Widoyoko, 2009. 64 Secara garis besar, langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 1: Gambar 1. Diagram alur penelitian Kelas XI SMA Negeri 1 Sedayu Kelas sampel Kelas eksperimen Kelas kontrol Data sikap ilmiah awal Data sikap ilmiah awal Buku petunjuk praktikum berbasis inquiry science laboratory Data prestasi belajar dan data sikap ilmiah Analisis data Menentukan kelas sampel Data pengetahuan awal Data pengetahuan awal Kesimpulan Mengumpulkan data pengetahuan awal Mengumpulkan data sikap ilmiah Pembelajaran mengunakan Buku petunjuk praktikum berbasis sctructure science experience 65

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Hasil Penelitian

Pada penelitian ini diperoleh data pengetahuan awal peserta didik yaitu nilai ulangan tengah semester genap kelas X, sikap ilmiah peserta didik sebelum diberi perlakuan, sikap ilmiah peserta didik sesudah diberi perlakuan dan data prestasi belajar peserta didik pada materi termokimia. Data prestasi belajar merupakan nilai rata-rata yang diperoleh dari pengisian jawaban pertanyaan pada lembar kerja praktikum reaksi eksoterm dan endoterm, praktikum perubahan entalpi reaksi, praktikum hukum Hess dan nilai ulangan bab termokimia. Ringkasan data tersebut dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8. Data Pengetahuan Awal, Prestasi Belajar, Sikap Ilmiah Sebelum dan Sesudah Perlakuan Data Kelas kontrol Kelas eksperimen Pengetahuan awal Nilai tertinggi 76,00 76,00 Nilai terendah 65,00 65,00 Rata-rata 67,88 68,73 Standar deviasi 2,72 3,61 Sikap ilmiah sebelum perlakuan Skor tertinggi 113,00 136,00 Skor terendah 64,00 91,00 Rata-rata 89,38 112,58 Standar deviasi 15,57 11,47 Sikap ilmiah sesudah perlakuan Skor tertinggi 138,00 142,00 Skor terendah 104,00 102,00 Rata-rata 118,08 119,69 Standar deviasi 8,96 10,72 Prestasi belajar Nilai tertinggi 78,00 87,00 Nilai terendah 56,00 56,00 Rata-rata 66,00 71,50 Standar deviasi 5,89 8,43 66

1. Uji Prasyarat

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dianalisis menggunakan program Statistical Package for the Social Sciences SPSS 16.0. Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi parametris meliputi uji homogenitas dan uji normalitas. Statistika parametris bekerja jika data berdistribusi normal dan memiiki varians sama. a. Uji normalitas Uji normalitas pada penelitian ini digunakan uji Kolmogrov Smirnov terhadap data pengetahuan awal, sikap ilmiah sebelum perlakuan, sikap ilmiah sesudah perlakuan dan prestasi belajar kimia. Data yang diperoleh berdistribusi normal jika harga D hitung ≤ D tabel atau nilai signifiansi p 0,05. Hasil uji tersebut dapat dilihat pada Tabel 9, untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 19. Tabel 9. Hasil Uji Normalitas Data Kelas Nilai Signifikasi Hasil Pengetahuan awal Kontrol 0,401 Normal Eksperimen 0,272 Normal Sikap ilmiah sebelum perlakuan Kontrol 0,900 Normal Eksperimen 0,759 Normal Sikap ilmiah sesudah perlakuan Kontrol 0,960 Normal Eksperimen 0,980 Normal Prestasi belajar Kontrol 0,431 Normal Eksperimen 0,936 Normal 67 Kedelapan data yang diuji normalitasnya menghasilkan nilai signifikansi p 0,05 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data pengetahuan awal, sikap ilmiah sebelum perlakuan, sikap ilmiah sesudah perlakuan dan prestasi belajar berdistribusi normal sehingga dapat dilakukan uji t. b. Uji homogenitas Uji homogenitas merupakan salah syarat uji prasyarat dalam melakukan uji t. Uji homogenitas dilakukan terhadap data pengetahuan awal, prestasi belajar kimia, sikap ilmiah sebelum perlakuan, sikap ilmiah sesudah perlakuan, sikap ilmiah sebelum dan sesudah perlakuan di kelas eksperimen. Data yang diperoleh berasal dari populasi yang homogen jika harga F hitung F tabel atau nilai signifikansi p 0,05. Hasil uji tersebut dapat dilihat pada Tabel 10, untuk perhitungan lengkap dapat dilihat pada Lampiran 20. Tabel 10. Hasil Uji Homogenitas Data Kelas Nilai Signifikansi Hasil Pengetahuan awal Kontrol 0,076 Homogen Eksperimen Sikap ilmiah sebelum perlakuan Kontrol 0,303 Homogen Eksperimen Sikap ilmiah sesudah perlakuan Kontrol 0,773 Homogen Eksperimen Prestasi belajar Kontrol 0,081 Homogen Eksperimen Sikap ilmiah kelas ekspermen Sebelum 0,773 Homogen Sesudah Kelima data yang diuji homogenitasnya menghasilkan nilai siginifikansi p 0,05 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data pengetahuan awal, sikap