3.7.2 Hasil dokumentasi siswa
Suharsimi Arikunto 2013:274, mengartikan bahwa dokumentasi berasal dari kata dokumen, yang artinya barang-barang tertulis. Dalam hal ini, peneliti
harus menyelidiki benda-benda tertulis seperti buku-buku, majalah, dokumen, catatan harian, dan sebagainya. Dokumen tugas siswa merupakan hasil kerja siswa
dalam mengerjakan tes membaca pemahaman dan menulis ringkasan, maupun saat penelitian berlangsung. Dokumen tugas siswa digunakan untuk mengetahui
intensitas siswa dalam mengerjakan tugas-tugas yang diberikan oleh guru.. Adapun pelaksanaan pengumpulan datanya adalah sebagai berikut:
1. Membagikan lembar soal kepada siswa.
2. Membacakan petunjuk cara pengisian soal,dan
3. Memberikan penilaian terhadap jawaban siswa.
3.8 UJI COBA INSTRUMEN, VALIDITAS, DAN REALIBILITAS
3.8.1 Uji Coba Instrumen
Instrumen penelitian adalah suatu alat yang digunakan mengukur fenomena alam maupun sosial yang diamati Sugiyono,2009:102. Persyaratan
yang harus dipenuhi oleh suatu instrumen penelitian minimal ada dua macam, yaitu validitas dan reliabilitas. Arikunto 2010:211 benar tidaknya data
tergantung dari baik tidaknya instrumen pengumpulan data. Instrumen yang baik harus memenuhi dua persyaratan penting yaitu valid dan reliabel.
Tabel 3.4 Kisi-kisi Uji Coba Instrumen Membaca Pemahaman No
Indikator Nomor soal
jumlah 1.
Mampu menjawab pertanyaan tentang makna kata sesuai dengan
21, 34, 39 3 soal
penggunaannya dalam teks bacaan 2
Mampu menjawab pertanyaan yang jawabannya secara eksplisit terdapat
dalam bacaan 3, 4, 6, 7, 9, 10, 11,
12, 16, 17, 18, 19, 23, 26, 27, 28, 29, 33, 35,
36, 37 20 soal
3 Mampu menjawab pertanyaan yang
menuntut pemahaman pengorganisasian teks dan hubungan
antar teks 5, 13, 24, 30, 38
5 soal
4 Mampu menjawab pertanyaan tentang
maksud, sikap hidup, dan suasana hari penulis
14, 20, 25, 31, 40 5 soal
5. Mampu menjawab pertanyaan tentang
hal-hal yang secara implisit terdapat dalam teks
1, 2, 8, 15, 22, 32, 6 soal
JUMLAH SOAL 40 soal
3.8.2 Validitas
Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen Arikunto, 2013: 211. Suatu instrumen yang valid
atau sahih mempunyai validitas tinggi. Sebaliknya, instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah. Sebuah instrument dikatakan valid apabila
mampu mengukur apa yang diinginkan. Pada penelitian ini, peneliti melakukan pengujian validitas menggunakan
microsoft excel. Selain menggunakan microsoft excel, tingkat validitas suatu instrumen dapat diketahui dengan menggunakan rumus poin biserial Arikunto,
2012: 93 seperti berikut.
γ
pbi
=
–
√
Keterangan: γ
pbi
= koefisien korelasi biserial M
p
= rerata skor dari subyek yang menjawab betul M
t
= rerata skor total S
t
= standar deviasi dari skor total proporsi p
= proporsi siswa yang menjawab benar p =
q = proporsi siswa yang menjawab salah q = 1- p Konsultasikan dengan harga r product moment. Apabila harga
γ
pbi
r
tabel
pada taraf signifikansi 5, maka butir soal tersebut valid. Tes uji coba soal kemampuan membaca pemahaman diberikan kepada 38 siswa di SD Podorejo 02
berupa tes objektif tipe pilihan ganda dengan empat alternatif jawaban a, b, c, d. tes tersebut berjumlah 40 soal. Hasil analisis uji validitas butir tes kemampuan
membaca pemahaman yang dihitung dengan rumus korelasi point biserial r
pbi
, ternyata dari 40 butir soal yang diuji cobakan, yang dinyatakan valid ada 24 butir
soal, sedangkan yang tidak valid atau dianggap gugur ada 16 butir soal. Dikarenakan koefisien validitas r
hitung
untuk 16 butir soal tersebut hasilnya lebih kecil dari r
tabel
, yakni 0,320 pada n=38, taraf nyata= 5, r
hitung
r
tabel
. lihat pada Lampiran 5, halaman 122.
Tabel 3.5 Uji Validitas instrumen membaca pemahaman No.
Uji Validitas Nomor soal Jumlah
1. Valid
1, 2, 3, 5, 10, 13, 14, 15, 17, 18, 21, 23, 24, 256, 28, 30,
31, 32, 33, 34, 35, 36, 39, 40 24 soal
2. Tidak Valid
4, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 16, 19, 20, 22, 25, 27, 29, 37, 38.
16 soal
Validitas instrumen menulis ringkasan menggunakan validitas konstruk yaitu dengan meminta pertimbangan para ahli, dalam hal ini adalah dosen
pembimbing. 3.8.3
Reliabilitas
Reliabilitas digunakan untuk mengukur berkali-kali menghasilkan data yang sama konsisten. Reliabilitas menunjukkan pada satu pengertian bahwa
sesuatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik Arikunto 2013:221. Apabila datanya
memang benar sesuai dengan kenyataannya, maka berapakali pun diambil, tetap akan sama. Reliabilitas menunjuk pada tingkat keterandalan sesuatu. Maka
reliabilitas instrumen kemampuan membaca pemahaman dalam penelitian ini
menggunakan rumus K-R 21 sebagai berikut.
Keterangan : Ri
= reliabilitas instrumen K
= banyaknya butir soal
M = skor rata-rata
Vt = varians total
Arikunto 2010:232 Hasil uji reliabilitas tes kemampuan membaca pemahaman yang dihitung
dengan rumus KR-20 dihasilkan nilai koefisien sebesar 0,77, dengan r
tabel
= 0,325
baca Lampiran 6, halaman 125. Hal ini berarti instrument tes kemampuan
membaca pemahaman dinyatakan reliabel dan dapat digunakan sebagai instrumen
penelitian. 3.9
ANALISIS DATA
Arikunto 2006: 236 menyebutkan bahwa analisis data adalah pengolahan data yang diperoleh dengan menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang
ada sesuai dengan pendekatan penelitian atau desain yang diambil. Analisis data
pada penelitian ini terbagi menjadi dua, yaitu sebagai berikut.
3.9.1 Analisis Statistik Deskriptif
Sugiyono 2015:207-208 menjelaskan bahwa statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan
atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.
Dalam penelitian ini, statistik deskriptif akan disajikan dalam bentuk tabel
distribusi frekuensi, dan diagram batang.
3.9.1.1 Tabel Distribusi Frekuensi
Tabel distribusi frekuensi digunakan untuk menyajikan data yang jumlahnya cukup banyak. Data dalam penelitian ini merupakan data interval.
Langkah pertama dalam membuat tabel distribusi frekuensi adalah menentukan kelas interval. Sugiyono 2012:36-39 mengatakan bahwa jumlah kelas interval
dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut. 1.
Menghitung Jumlah Kelas Interval K= 1 + 3,3 log n
Keterangan: K = Jumlah kelas n = jumlah responden
log = logaritma 2.
Menghitung Rentang Data Yaitu data terbesar dikurangi data yang terkecil kemudian ditambah 1. Misal
data terbesar = 92 dan terkecil = 42., Jadi 92 – 42 = 50
3. Menghitung Panjang Kelas
Panjang kelas 4.
Menyusun Interval Kelas Secara teoritis penyusunan kelas interval dimulai dari data yang terkecil.
Penyajian data akan lebih mudah dipahami jika dinyatakan dalam persen . Penyajian data yang mengubah frekuensi menjadi persen dinamakan Tabel
Distribusi Frekuensi Relatif. 3.9.1.2 Menghitung Mean, Median dan Modus
Adapun rumus statistik yang digunakan dalam menghitung mean, modus, dan median data tersebut adalah sebagai berikut.
1. Mean atau rata-rata
Dalam penelitian ini, mean dihitung menggunakan mean data kelompok. Rumusnya adalah sebagai berikut.
Me = Sugiyono, 2012:54
Keterangan: Me
= Mean untuk data bergolong Ʃ f
i
= Jumlah data sampel x
i
= tanda kelas rata-rata dari batas bawah dan batas atas pada setiap interval data.
F
i
x
i
= Jumlah dari hasil perkalian antara masing-masing skor dengan frekuensinya.
2. Median
Dalam penelitian ini, median dihitung dengan rumus median data bergolong. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut.
Md = b + p Sugiyono, 2012:53
Keterangan: Md
= Median b = Batas bawah nyata dari interval yang mengandung median
n = Banyak data jumlah sampel p = Panjang kelas interval
F = Jumlah semua frekuensi sebelum kelas median
f = Frekuensi kelas median 3.
Modus Dalam penelitian ini modus yang dihitung adalah modus data bergolong.
Rumusnya adalah sebagai berikut. Mo = b + p
Sugiyono, 2012:52 Keterangan:
Mo = Modus
b = Batas kelas interval dengan frekuensi terbanyak p = Panjang kelas interval
b
1
= Frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya
b
2
= Frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas interval berikutnya 3.9.2
Uji Prasyarat Analisis 3.9.2.1
Uji Normalitas
Uji normalitas ini berfungsi untuk mengetahui normal tidaknya sebaran data berdistribusi. Uji normalitas dapat dilakukan menggunakan komputer dengan bantuan
program SPSS.
Untuk menguji normalitas data sampel yang diperoleh yaitu nilai ulangan bahasa Indonesia dari materi sebelumnya menggunakan uji Liliefors Lo
dilakukan dengan langkah-langkah berikut Sudjana 2005:466. H
: Sampel berdistribusi normal H
1
: Sampel tidak berdistribusi normal Dengan kriteria pengujian :
Jika L
hitung
L
tabel
terima H , dan
jika L
hitung
L
tabel
tolak H Adapun langkah-langkah pengujian normalitas adalah :
1. Data pengamatan Y
1
, Y
2
, Y
3
, ....., Y
n
dijadikan bilangan baku z
1
, z
2
, z
3
, ....., z
n
dengan menggunakan rumus
s Y
Yi zi
dengan Y dan s masing- masing merupakan rata-rata dan simpangan baku
2. Untuk setiap bilangan baku ini dengan menggunakan daftar distribusi
normal baku, kemudian dihitung peluang Fz
i
= Pz z
i
. 3.
Selanjutnya dihitung proporsi z
1
, z
2
, z
3
, ....., z
n
yang lebih kecil atau sama dengan z
i
. Jika proporsi ini dinyatakan oleh Sz
i
maka :
n z
....., ,
z ,
z ,
z
n 3
2 1
banyaknya z
S
i
4.
Hitung selisih Fz
i
– Sz
i
, kemudian tentukan harga mutlaknya.
5.
Ambil harga yang paling besar di antara harga-harga mutlak selisih tersebut, misal harga tersebut L
.
Untuk menerima atau menolak hipotesis nol H , dilakukan dengan cara
membandigkan L ini dengan nilai L
kritis
yang terdapat dalam tabel untuk taraf nyata yang dipilih α = 5. Untuk mempermudah perhitungan dibuat dalam
bentuk tabel. Hasil penghitungan analisis normalitas data kemampuan membaca pemahaman dengan hasil belajar menulis ringkasan sebagai berikut.
Tabel 3.6 Uji Normalitas data Variabel
Sig. Kondisi
Keterangan
Kemampuan Membaca Pemahaman dan hasil belajar menulis ringkasan
0,186 0,186
0,05 Normal
Berdasarkan tabel di atas diperoleh nilai signifikansi unstandardized residual pada kolom Kolmogorof-Smirnov sebesar 0,186. Dari perbandingan di atas
tampak bahwa nilai signifikansi data di atas lebih besar daripada 0,05 0,186 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data penelitian tersebut berdistribusi
normal. 3.9.2.2
Uji Homogenitas Uji homogenitas dilakukan untuk memperoleh asumsi bahwa sampel
penelitian berasal dari kondisi yang sama atau homogen. Uji homogenitas dilakukan dengan menyelidiki apakah kedua sampel mempunyai varian yang
sama atau tidak. Untuk menguji kesamaan dua varians digunakan rumus sebagai berikut Sudjana, 2005:250.
F hitung = Pasangan hipotesis yang diuji adalah:
H :
σ
2 1
= σ
2 2
H
1
: σ
2 1
≠ σ
2 2
Untuk menguji kedua varian tersebut sama atau tidak maka F
hitung
dikonsultasikan dengan F
tabel
d an α = 5, kriteria pengujian H
diterima jika F
hitung
F
12 a vi, v2.
Keterangan: v1 = n1 - 1 = dk pembilang
v 2 = n 2- 1 = dk penyebut.
Hasil penghitungan homogenitas kemampuan membaca pemahaman dan hasil belajar menulis ringkasan adalah sebagai berikut.
Tabel 3.7 Uji Homogenitas data Variabel
Sig. Kondisi
Keterangan Kemampuan Membaca Pemahaman
dan Hasil Belajar Bahasa Indonesia 0,180
0,180 0,05 Homogen
Hasil uji homogenitas di atas menunjukkan angka sebesar 0,180. Kriteria penerimaan uji homogenitas adalah di atas 0,05. Dari data di atas dapat dilihat
bahwa nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 0,180 0,05 sehingga kriteria uji homogenitas ini diterima.
3.9.2.3 Uji Linieritas
Uji linearitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel bebas dan variabel terikat berbentuk linier atau tidak, jika tidak linier maka analisis regresi
tidak dapat dilanjutkan. Berikut rumus yang digunakan dalam uji linieritas Sugiyono, 2012:265.
∑
Keterangan
JK T = jumlah kuadrat total
JK A = jumlah kuadrat koefisien a
JK b|a = jumlah kuadrat regresi b|a
JK S = jumlah kuadrat sisa
JK G = jumlah kuadrat galat
JK TC = jumlah kuadrat tuna cocok
Di bawah ini adalah hasil penghitungan uji linieritas data kemampuan membaca pemahaman dan hasil belajar menulis ringkasan:
Tabel 3.8 Uji Linieritas data Variabel
Sig. Kondisi
Keterangan X - Y
0,925 0,925 0,05
Linier
Berdasarkan hasil perhitungan SPSS di atas, tampak nilai r = 0, 925 lebih besar dari nilai α = 0,05. Dikatakan linier apabila suatu data nilai r lebih besar
daripada nilai α. Dari hasil perhitungan di atas diperoleh bahwa nilai r = 0,581 lebih besar dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variable X terhadap
variable Y berpola linier.
3.9.3 Uji Hipotesis
3.9.3.1 Analisis Korelasi
Menurut Sudjana 2005: 367 analisis korelasi adalah studi yang membahas tentang derajat hubungan antara variabel-variabel, terutama untuk data
kuantitatif. Keeratan korelasi dapat dikelompokkan sebagai berikut: Tabel 3.9 Pedoman Pemberian Interpretasi terhadap Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199
Sangat rendah 0,20
– 0,399 Rendah
0,40 – 0,599
Sedang 0,60
– 0,799 Kuat
0,80 – 1,000
Sangat kuat
Dalam perhitungan analisis korelasi
peneliti menggunakan rumus “r” Product Moment sebagai berikut.
r
xy
=
√
Sumber: Sugiyono 2012:228 Keterangan:
r
xy
= koefisien korelasi tiap butir n
= banyaknya subyek uji coba ∑x
i
= jumlah skor tiap butir ∑y
i
= jumlah skor total ∑x
2
= jumlah kuadrat skor tiap butir ∑y
2
= jumlah kuadrat skor total
∑xy = jumlah perkalian skor tiap butir dengan skor total Hasil perhitungan korelasi Product Moment kemudian dibandingkan dengan
harga r tabel. Jika r hitung lebih besar dari r tabel, berarti terdapat hubungan antara kedua variabel, dan apabila r hitung lebih kecil dari r tabel, maka tidak
terdapat hubungan antara kedua variabel. Setelah itu, dilakukan pemberian interpretasi terhadap koefisien korelasi terhadap hasil perhitungan korelasi
Product Moment untuk mengetahui derajat keeratan atau kuat lemahnya tingkat hubungan maupun pengaruh antarvariabel. Hasil perhitungan korelasi Product
Moment dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 3.10 Uji Korelasi Data
Variabel Sig.
R hitung R tabel
N Keterangan
Kemampuan Membaca
Pemahaman dengan Hasil
Belajar Bahasa Indonesia
0,000 0,467
0,227 76
Terdapat hubungan, nilai korelasi
berada pada
kategori sedang
Dari hasil penghitungan di atas, r hitung lebih besar daripada r tabel 0,467 0,227 dan r hitung menunjukkan hubungan yang signifikan antara kemampuan
membaca pemahaman dengan hasil belajar menulis ringkasan berada pada tingkat keeratan hubungan kategori sedang. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis
yang diajukan bahwa terdapat hubungn yang positif dan signifikan antara kemampuan membaca pemahaman dengan hasil belajar menulis ringkasan siswa
kelas IV SD se-gugus Robert Wolter Monginsidi Kaliwungu Kendal diterima. 3.9.3.2
Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi merupakan hasil kuadrat dari koefisien korelasi yang dikalikan 100 Sudjana, 2005: 369.
KD = r
2
x 100
Keterangan: KD
= Koefisien Determination kontribusi variabel X terhadap variabel Y r
= Koefisien Korelasi antara variabel X dan variabel Y Hal ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel X mempunyai
sumbangan atau ikut menentukan variabel Y. Berikut adalah hasil analisis data koefisien determinasi:
Tabel 3.11 Uji Koefisien Determinasi Data Model
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,467
a
,218 ,208
13,106 a. Predictors: Constant, Kemampuan Membaca Pemahaman
Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan bantuan SPSS for windows versi 16 menunjukkan nilai r
hitung 2
sebesar 0,218. Nilai tersebut berarti 21,8 perubahan pada variabel hasil belajar menulis ringkasan dapat diterangkan
oleh kemampuan membaca pemahaman, sedangkan sisanya 78,9 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
3.9.3.3 Analisis Regresi
Muhidin 2011:188 mengemukakan bahwa regresi sederhana bertujuan untuk mempelajari hubungan atau pengaruh antara dua variabel. Rumus regresi
sederhana adalah sebagai berikut :
Ŷ = a + b X
Dimana: Ŷ
= Subyek dalam variabel dependen yang diprediksikan. a
= Harga Y ketika harga X = 0 harga konstan. b
= Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan
pada perubahan variabel independen. Bila + arah garis naik, dan bila - maka arah garis turun.
X = Subyek pada variabel independen yang mempunyai nilai tertentu.
Rumus untuk mencari harga a dan b adalah sebagai berikut.
Tabel 3.12 Uji Analisis Regresi Data Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
29,561 7,689
3,844 ,000
Kemampuan Membaca Pemahaman
,481 ,106
,467 4,544
,000
a. Dependent Variable: Hasil Belajar Menulis Ringkasan
Pada tabel di atas, pada kolom B pada konstanta a = 29,561, sedangkan nilai koefisien arah regresi b = 0.481. sehingga didapat persamaan regresi:
Y = a + bx Y = 29,561+ 0.481x
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
