61
B. Analisis Data 1. Analisis Data
Pretest
Pretest dilakukan untuk mengetahui hasil belajar awal kelompok kontrol dan kelompok eksperimen sebelum diberi perlakuan. Untuk
mengetahui perbedaan rata-rata hasil belajar awal dari kedua kelompok dilakukan pengujian dengan uji t. Syarat dilakukannya uji t adalah data
harus berdistribusi normal dan homogen, maka sebelum uji t dilakukan harus melalui uji normalitas dan uji homogenitas.
a. Uji Normalitas Distribusi Data Pretest
Penelitian ini menggunakan p-value untuk pengujian normalitas. Penerapan p-value pada K-S test adalah jika pengujian signifikan p
α artinya data signifikan berbeda dengan kurva normal sehingga data
disebut data yang tidak normal distribusinya. Sebaliknya, jika hasil pengujian tidak signifikan p
α berarti perbedaan antara data dengan kurva normal tidak signifikan tidak ada perbedaan antara data dengan
kurva normal yang menyiratkan data mengikuti distribusi normal. Hasil uji normalitas untuk nilai rata--rata awal pada kelompok
eksperimen dan kelompok kontrol dapat dilihat pada tabel berikut.
62 Tabel 8. Hasil Uji Normalitas Data Pretest Hasil Belajar IPA
Tests of Normality
Model Pembelajaran
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic Df
Sig. Statistic Df Sig. Hasil
Belajar IPA
Pretest Eksperimen
.136 32
.140 .944
32 .100 Pretest
Kontrol .177
31 .085
.915 31 .078
a. Lilliefors Significance Correction . This is a lower bound of the true significance.
1 Kelompok Eksperimen Perhitungan nilai hasil belajar pada pretest kelompok
eksperimen, uji normalitas distribusi frekuensi diperoleh p- value=0,140 dengan menggunakan level of significance
α=0,05 berarti pengujian tidak signifikan karena p-value
=0,140α=0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data pada kelompok eksperimen
mengikuti distribusi normal. 2 Kelompok Kontrol
Perhitungan nilai hasil belajar pada pretest kelompok kontrol, uji normalitas distribusi frekuensi diperoleh p-value=0,085 dengan
menggunakan level of significance α=0,05 berarti pengujian tidak
signifikan karena p-value =0,085α=0,05, sehingga dapat disimpulkan
bahwa data pada kelompok kontrol mengikuti distribusi normal.
b. Uji Homogenitas Data Pretest
Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui populasi varians. Hal ini bertujuan untuk mengetahui data tersebut mempunyai varians
63 yang sama atau berbeda. Hasil perhitungan untuk pengujian homogenitas
data pretest dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Tabel 9. Hasil Uji Homogenitas Data Pretest Hasil Belajar IPA
Test of Homogeneity of Variances
Hasil Belajar IPA Levene Statistic
df1 df2
Sig. .006
1 61
.938 Dari hasil pengujian homogenitas di atas diketahui signifikansi
sebesar 0,938. Karena signifikansi lebih besar dari 0,05, maka dapat dikatakan bahwa data pretest hasil belajar IPA siswa pada kelompok
eksperimen dan kelompok kontrol berasal dari populasi dengan varians yang sama homogen. Dengan demikian dapat dilanjutkan dengan uji t.
c. Uji t Data Pretest Hasil Belajar IPA Uji normalitas dan uji homogenitas yang telah dilakukan
sebelumnya didapatkan bahwa data hasil pretest belajar IPA dari kedua kelompok yaitu kelompok eksperimen dan kelompok kontrol
berdistribusi normal dan berasal dari populasi dengan varians yang sama. Tahap berikutnya yaitu melakukan uji t untuk menguji hipotesis dan
untuk melihat kedua kelompok memiliki nilai rata-rata pretest hasil belajar IPA yang sama atau berbeda, dengan menguji signifikansi
perbedaan rata-rata. Adapun hasil dari perhitungan uji t dapat dilihat pada tabel berikut.
64 Tabel 10. Hasil Uji t Data Pretest Hasil Belajar IPA
Group Statistics
Model Pembelajaran
N Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
Hasil Belajar IPA
Pretest Eksperimen
32 53,12
11,77 2, 08120
Pretest Kontrol
31 53,85
11,74 2, 10820
Independent Samples Tes
Hasil Belajar IPA Equal
variances assumed
Equal variances
not assumed
Levenes Test for Equality
of Variances F
.006 Sig.
.938 t-tes for
Equality of Means
T -.245
-.245 Df
61 60.948
Sig. 2-tailed .807
.807 Mean Difference
-.72661 -.72661
Std. Error Difference 2.96256
2.96242 95 Confidence
Interval of the Difference
Lower 6.65062 6.65044
Upper 5.1973 5.19721
Langkah dalam melakukan analisis data dengan Independent t test adalah sebagai berikut.
1 Menentukan hipotesis H
o
: Tidak ada perbedaan antara nilai rata-rata pretest hasil belajar IPA kelompok eksperimen dan kelompok kontrol.
H
a
: Ada perbedaan antara nilai rata-rata pretest hasil belajar IPA kelompok eksperimen dan kelompok kontrol.
65 2 Menentukan t hitung dan t tabel
Dari data di atas diketahui t hitung sebesar –0,245. Tabel
distribusi t pada taraf signifikansi α=5, 5:2=2,5 uji 2 sisi dengan derajat kebebasan df=61. Dengan pengujian dua sisi
signifikansi=0,025 hasil t tabel sebesar 1.99962. 3 Kriteria pengujian
H
o
diterima jika –t tabelt hitungt tabel
H
o
ditolak jika –t tabel-t hitung atau t hitungt tabel
Berdasarkan probabilitas: H
o
diterima jika P value0,025 H
o
diterima jika P value0,025 Dengan demikian karena nilai t hitung t tabel
–0,2451.99962 dan P value0,025 0,8070,025 maka H
o
diterima, artinya bahwa tidak ada perbedaan rata-rata pretest hasil belajar IPA antara kelompok
eksperimen dan kelompok kontrol. Pada tabel Group Statistics terlihat rata-rata pretest untuk kelompok eksperimen adalah 53,12 dan untuk
kelompok kontrol adalah 53,85. Artinya nilai rata-rata pretest hasil belajar IPA kelompok kontrol lebih tinggi daripada nilai rata-rata pretest
hasil belajar IPA kelompok eksperimen.
2. Analisis Data Posttest
Untuk mengetahui hasil belajar setelah adanya perlakuan dilakukan dengan menggunakan posttest. Hasil posttest dilakukan untuk mengetahui
perbedaan hasil belajar IPA antara siswa yang telah belajar dengan
66 menggunakan model pembelajaran learning cycle 5E dan hasil belajar IPA
siswa yang telah belajar menggunakan model pembelajaran konvensional. Model pembelajaran learning cycle 5E tersebut dapat dikatakan lebih efektif
dari model pembelajaran konvensional apabila hasil posttest kelompok eksperimen lebih tinggi dari hasil posttest kelompok kontrol dan terdapat
perbedaan yang signifikan. Untuk mengetahui perbedaan rata-rata posttest hasil belajar tersebut dilakukan dengan menggunakan uji t. Seperti halnya
pengujian uji t sebelum perlakuan yaitu terlebih dahulu melakukan uji normalitas dan uji homogenitas.
a. Uji Normalitas Distribusi Data Posttest
Penelitian ini menggunakan p-value untuk pengujian normalitas. Penerapan p-value pada K-S test adalah jika pengujian signifikan p
α artinya data signifikan berbeda dengan kurva normal sehingga data
disebut data yang tidak normal distribusinya. Sebaliknya, jika hasil pengujian tidak signifikan p
α berarti perbedaan antara data dengan kurva normal tidak signifikan tidak ada perbedaan antara data dengan
kurva normal yang menyiratkan data mengikuti distribusi normal. Berikut adalah hasil uji normalitas untuk hasil rata-rata posttest siswa
pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen dapat dilihat pada tabel berikut.
67 Tabel 11. Hasil Uji Normalitas Data Posttest Hasil Belajar IPA
Tests of Normality
Model Pembelajaran
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic Df
Sig. Statistic Df Sig. Hasil
Belajar IPA Posttest
Eksperimen .142
32 .102
.954 32 .191
Posttest Kontrol
.120 31
.200 .937
31 .066 a. Lilliefors Significance Correction
. This is a lower bound of the true significance. 1 Kelompok Eksperimen
Perhitungan nilai rata-rata posttest hasil belajar IPA pada kelompok eksperimen, uji normalitas distribusi frekuensi diperoleh p-
value=0,102 dengan menggunakan level of significance α=0,05 berarti
pengujian tidak signifikan karena p-value =0,102α=0,05, sehingga
dapat disimpulkan bahwa data pada kelompok eksperimen mengikuti distribusi normal.
2 Kelompok Kontrol Perhitungan nilai rata-rata posttest hasil belajar IPA pada
kelompok kontrol, uji normalitas distribusi frekuensi diperoleh p- value =0,200 dengan menggunakan level of significance
α=0,05 berarti pengujian tidak signifikan karena p-value
=0,200α=0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data pada kelompok kontrol
mengikuti distribusi normal.
68
b. Uji Homogenitas Data Posttest