51
Gain score =
Gambar 3.6 Rumus Gain Score
Frekuensi gain score diambil dari 50 skor tertinggi selisih pretest ke posttest I kedua kelompok yaitu kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Grafik
poligon pada gain score menunjukkan perbandingan yang tepat pada rerata antara kelompok kontrol maupun eksperimen Fraenkel, 2012: 250-251.
3.8.3.2 Uji Signifikansi Peningkatan Rerata Pretest ke Posttest I
Uji signifikansi peningkatan rerata pretest ke posttest I bertujuan untuk mengetahui apakah ada peningkatan skor yang signifikan dari pretest ke posttest I
baik dari kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen. Data yang terdistribusi normal dianalisis menggunakan Paired samples t-test sedangkan data yang
terdistribusi tidak normal dianalisis menggunakan Wilcoxon dengan tingkat kepercayaan 95. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut:
H
i
: Ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest dan posttest I kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
H
null
: Tidak ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest dan posttest I kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah sebagai berikut Santoso, 2012: 268.
1. Jika harga Sig. 2-tailed 0,05 maka H
null
diterima dan H
i
ditolak. Artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest ke posttest I. Dengan kata lain
tidak ada peningkatan yang signifikan antara skor pretest ke posttest I kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen.
2. Jika harga Sig. 2-tailed 0,05 maka H
null
ditolak dan H
i
diterima. Artinya ada perbedaan yang signifikan antara skor pretest ke posttest I. Dengan kata lain ada
peningkatan yang signifikan antara skor pretest ke posttest I kelompok kontrol maupun kelompok eksperimen.
52
3.8.3.3 Uji Korelasi Antara Rerata Pretest dan Posttest I
Uji korelasi antara rerata pretest dan posttest I bertujuan untuk mengetahui korelasi antara rerata skor pretest dan posttest I positif dan signifikan pada kelompok
kontrol dan kelompok eksperimen. Jika positif berarti semakin tinggi pretest semakin tinggi pula posttest I, signifikan berarti hasil skor korelasi tersebut dapat
digeneralisasikan ke populasi. Rerata skor pretest dan posttest I kelompok kontrol dan kelompok eksperimen terlebih dahulu diuji normalitasnya menggunakan
Kolmogorov-Smirnov. Jika distribusi data normal, analisis statistik selanjutnya menggunakan koefisien korelasi Pearson Field, 2009: 177. Jika distribusi data tidak
normal, analisis statistik selanjutnya menggunakan koefisien korelasi Spearman dengan tingkat kepercayaan 95 Field, 2009: 179. Tabel di bawah ini merupakan
interpretasi koefisien korelasi untuk menguji hipotesis Fraenkel, 2012: 253.
Tabel 3.8 Tabel Interpretasi Koefisien Korelasi
Correlation Coefficient Interpretasi
0,00 – 0,40 Rendah
0,41 – 0,60 Cukup besar
0,61 – 0,80 Sangat besar, akan tetapi jarang di penelitian pendidikan.
0,81 atau lebih Kemungkinan kesalahan perhitungan atau sangat besar
hubungannya.
Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut: H
i
: Ada korelasi yang signifikan antara skor pretest dan posttest I kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
H
null
: Tidak ada korelasi yang signifikan antara skor pretest dan posttest I kelompok kontrol dan kelompok eksperimen.
Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah sebagai berikut. 1. Jika harga Sig. 2-tailed 0,05 maka H
null
diterima dan H
i
ditolak. Artinya tidak ada korelasi yang signifikan antara rerata pretest ke posttest I kelompok kontrol
dan kelompok eksperimen. 2. Jika harga Sig. 2-tailed 0,05 maka H
null
ditolak dan H
i
diterima. Artinya ada korelasi yang signifikan antara rerata pretest ke posttest I kelompok kontrol dan
kelompok eksperimen.
