64
Berdasarkan tabel 4.7 di atas dapat diketahui nilai signifikansi sebesar 0,261 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa varians hasil
pretest PKn antara kelas kontrol dan kelas eksperimen adalah homogen.
4.1.3 Analisis Data Akhir
4.1.3.1 Uji Normalitas Pengujian normalitas data posttest dilakukan dengan menggunakan
rumus Lilliefors dengan bantuan SPSS versi 2.1 dengan melihat Kolmogorov-Smirnov. Apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka
data berdistribusi normal. Berikut hasil perhitungan uji normalitas posttest : Tabel 4.8
Hasil Uji Normalitas Posttest Kelas Kontrol Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
Df Sig.
Statistic df
Sig. Posttest
,142 26
,190 ,916
26 ,036
a. Lilliefors Significance Correction
Dapat dilihat nilai signifikansi Kolmogorov-Smirnov kelas kontrol sebesar 0,190 yang menunjukkan bahwa lebih besar dari 0,05 sehingga data
posttest dinyatakan berdistribusi normal. Tabel 4.9
Hasil Uji Normalitas Posttest Kelas Eksperimen Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic Df
Sig. Posttest
,145 29
,124 ,904
29 ,012
a. Lilliefors Significance Correction
65
Berdasarkan tabel 4.9 dapat dilihat nilai signifikansi Kolmogorov- Smirnov yaitu 0,124 yang menunjukkan bahwa lebih besar dari 0,05
sehingga data posttest kelas eksperimen dinyatakan berdistribusi normal.
4.1.3.2 Uji Homogenitas Setelah data diketahui berdistribusi normal maka dilakukan uji
homogenitas guna mengetahui kesamaan varian antara kelas kontrol dan eksperimen, jika terdapat varian yang tidak jauh berbeda maka hasil
penelitian dapat
digenalisasikan. Perhitungan
homogenitas data
menggunakan program SPSS versi 2.1 sebagai berikut: Tabel 4.10
Hasil Uji Homogenitas Posttest Levene Statistic
df1 df2
Sig. ,022
1 53
,956 Berdasarkan tabel 4.10 di atas dapat diketahui signifikansi sebesar
0,956 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa varians hasil posttest PKn antara kelas kontrol dan kelas eksperimen adalah homogen.
4.1.3.3 Uji Hipotesis t-test Pengujian hipotesis penelitian dengan menggunakan uji t guna
mengetahui simpulan penelitian, apakah hipotesis nol di tolak atau di terima. Ketentuan uji t yaitu nilai signifikansi 0,05, maka Ho diterima, dan jika
nilai signifikansi ≤ 0,05, maka Ho ditolak Priyatno 2016: 67. Kedua data
66
homogen sehingga hasil perhitungan dapat dilihat kolom Equal variances assumed Sig. 2 tailed.
Tabel 4.11 Hasil Uji Independent Samples T-Test
Levenes Test for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
F Sig.
t Df
Sig. 2- tailed
Mean Differenc
e Std. Error
Differenc e
95 Confidence Interval of the
Difference
Lower Upper
Nilai Equal variances
assumed ,003
,956 3,964 53
,000 12,5166
3,1573 6,1837
18,8494 Equal variances not
assumed 3,950 51,38
4 ,000
12,5166 3,1690
6,1557 18,8775
Perhitungan uji t menggunakan rumus independent sample t test hasil diketahui nilai signifikansi 0,000
≤ 0,05 sehingga dapat disimpulkan Ha diterima artinya Rata-rata hasil belajar PKn dengan menggunakan model
time token lebih besar dari rata-rata hasil belajar siswa dengan model konvensional.
4.1.3.4 Uji N- Gain Pengujian Normal Gain digunakan untuk mengukur peningkatan
pemahaman atau pengetahuan siswa setelah pembelajaran, yaitu dengan
67
menghitung selisih nilai pretest dan posttest kelas eksperimen. Berikut perhitungannya:
Tabel 4.12 Hasil Uji Normal Gain
Uji N gain Kontrol
Sf 60,6
Si 46
g =
S −S −S
Eksperimen Sf
73,2 Si
47,2 Kelas
N-Gain Kategori
Kelas Kontrol 0,27
rendah Kelas Eksperimen
0,49 sedang
Dapat disimpulkan terdapat perbedaan hasil uji N-Gain antara kelas kontrol dan eksperimen, peningkatan hasil belajar PKn materi keputusan
bersama pada kelas kontrol sebesar 0,27 berada pada kategori rendah. Sedangkan pada kelas eksperimen sebesar 0,49 berada pada kategori sedang,
yang membuktikan bahwa model time token lebih efektif sebab peningkatan hasil siswa kelas eksperimen lebih besar dari kelas kontrol.
4.1.4 Deskripsi Pembelajaran
