32 Sedangkan untuk memperoleh data yang spesifik mengenai kemampuan
representasi visual matematis diperlukan penskoran terhadap jawaban siswa untuk tiap butir soal. Kriteria penskoran yang digunakan dalam penelitian ini adalah
pedoman penskoran yang dimodifikasi dari Cai, Lane, dan Jacabcsin, yaitu:
Tabel 3.7 Pedoman Penskoran Kemampuan Representasi Visual Matematis
Materi Statistika Skor
Kriteria
Tidak ada jawaban 1
Menggambarkan atau menginterpretasikan tabel atau diagram akan tetapi masih salah
2 Menggambarkan atau menginterpretasikan tabel atau diagram tetapi
masih kurang lengkap 3
Menggambarkan atau menginterpretasikan tabel atau diagram secara lengkap tetapi salah dalam mendapatkan solusi
4 Menggambarkan atau menginterpretasikan tabel atau diagram secara
lengkap, sistematis, dan mendapatkan solusi yang benar
F. Teknik Analisis Data
Setelah data kemampuan representasi visual matematis kelas eksperimen dan kelas kontrol terkumpul, kemudian diolah dan dianalisis untuk menjawab masalah
dari hipotesis penelitian. Penelitian pendahuluan terlebih dahulu dilakukan dengan melakukan perhitungan statistik deskriptif dengan membuat distribusi frekuensi,
menghitung mean, median, modus, varians, simpangan baku, ketajaman dan kemiringan kurtosis dari kedua kelompok data. Selanjutnya dilakukan uji
prasyarat analisis dengan uji Chi-kuadrat untuk menguji normalitas data dan uji Fisher untuk mengetahui homogenitas data. Setelah itu dilakukan analisis dengan
membandingkan antara kedua kelas yang menjadi sampel penelitian untuk mengetahui kontribusi pembelajaran Formulate-Share-Listen-Create FSLC
terhadap kemampuan representasi visual matematis siswa. Perhitungan statistik yang digunakan, yaitu:
33
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sampel yang diteliti berasal dari populasi distribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas pada
penelitian ini menggunakan uji Chi-Square Chi-Kuadrat, adapun prosedurnya sebagai berikut
8
: a.
Perumusan hipotesis H
= Sampel berasal dari populasi berdistribusi normal H
1
= Sampel berasal dari populasi berdistribusi tidak normal b.
Data dikelompokkan ke dalam distribusi frekuensi c.
Menghitung nilai �
2
hitung melalui rumus sbb:
fe fe
fo
2 2
d.
Menentukan �
2 ��
dengan derajat bebas db = k – 3, dimana k banyaknya
kelas e.
Kriteria pengujian: Jika
�
2
≤ �
2 ��
maka H diterima
Jika �
2
�
2 ��
maka H
ditolak f.
Kesimpulan: �
2
≤ �
2 ��
: Sampel berasal dari populasi berdistribusi normal �
2
�
2 ��
: Sampel berasal dari populasi berdistribusi tidak normal
2. Uji Hipotesis
Setelah dilakukan uji prasyarat mengenai populasi berdistribusi normal dan hasilnya didapat tidak berdistribusi normal, maka tidak perlu diuji
homogenitasnya. Jika data tidak berdistribusi normal maka untuk menguji kesamaan dua rata-rata digunakan statistik non-parametrik, yaitu uji Mann
Whitney dengan taraf signifikan � = 5. Rumus statistik uji yang digunakan
adalah
9
: � = � � +
� � +
− dan
� = � � +
� � +
−
8
Kadir, op. cit., h. 111
9
Ibid., h. 274
