65
G. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis data secara kuantitatif. Penjelasannya adalah sebagai berikut:
1. Analisis Data Kuantitatif
Analisis data kuantitatif dalam penelitian ini, digunakan untuk mengetahui penjelasan mengenai keadaan variabel. Baik variabel kreativitas
siswa maupun hasil belajar siswa kelas VIII SMP Negeri 6 Yogyakarta. Kemudian, data yang diperoleh melalui hasil pengamatan dan tes, diolah
dengan software SPSS v2.2 serta ditambah dengan analisis deskriptif untuk menggambarkan keadaan peningkatan indikator pada penerapan metode
diskusi kelompok silang di Mata Pelajaran IPS di Kelas VIII SMP Negeri 6 Yogyakarta.
a. Uji Data Peningkatan Kreativitas Siswa
Teknik uji data disini, merupakan teknik perhitungan matematika untuk data kuantitatif yang disajikan berdasarkan angka. Tujuan peneliti
menggunakan uji data, untuk mengetahui total siswa yang mengalami peningkatan kreativitas setelah penerapan metode diskusi kelompok
silang berdasarkan lembar observasi. Kemudian hasilnya digunakan untuk melihat peningkatan kreativitas siswa selama pertemuan. Langkah
berikutnya akan diterjemahkan ke dalam skala likert.
66
Panelis skor katagori ST = Jumlah skor ST X 5
Panelis skor katagori T = Jumlah skor T X 4
Panelis skor katagori S = Jumlah skor S X 3
Total Panelis skor katagori R
= Jumlah skor R X 2 Panelis skor katagori SR
= Jumlah skor SR X 1
Hasil skor tertinggi = 5 X Skor tertinggi
Hasil skor terendah = 1 X Skor terendah
Dari perhitungan formula diatas, akan diketahui perolehan hasil yang akan menunjukkan apakah setelah penerapan metode diskusi
kelompok silang, siswa mengalami peningkatan dalam hal kreativitas. Kemudian dari perolehan persentase tersebut akan menunjukkan apakah
persentase yang diperoleh tergolong katagori; tinggi, sedang dan rendah. b.
Uji Data Peningkatan Hasil Belajar Siswa Pada analisis data peningkatan hasil belajar ini, peneliti mencari
perolehan hasil belajar melalui tes yang telah dilakukan. Pertanyaan yang diberikan pada tes ini dalam bentuk pilihan ganda, opsi jawaban terdiri
dari a, b, c, dan d. Nilai yang diperoleh dari tes, kemudian dikelompokkan berdasarkan nilai tertinggi ke rendah dengan
menggunakan formula, sebagai berikut:
67
Keterangan: P = Persentase jawaban
F = Frekuensi jawaban T = Jumlah Total Siswa
Selanjutnya, hasil tes yang telah diperolah akan dilakukan akan uji perbandingan antara data pre test dan data post test, namun hal pertama
yang harus dilakukan sebelum analisis perbandingan data dengan menggunakan hipotesis yang dibuat, peneliti akan mencari nilai mean
dan simpangan baku terlebih dahulu, karena pada uji perbandingan peningkatan hasil belajar siswa diperlukan nilai mean dan nilai
simpangan baku. 1.
Mean Merupakan ukuran statistik kecenderungan terpusat yang paling
sering digunakan. Rata-rata ada beberapa macam, yaitu rata-rata hitung, rata-rata geometrik, rata-rata harmonik dan lain-lain. Tetapi
jika hanya disebut dengan kata rata-rata saja, maka rata-rata yang dimaksud adalah rata-rata hitung. Rumus Mean adalah:
Keterangan:
ẋ
= Rata-rata hitung
x
i
= Nilai
sampel ke-i n = Jumlah sampel
68
2. Simpangan Baku
Dasar penghitungan simpangan baku atau standart deviation adalah keinginan untuk mengetahui keragaman suatu kelompok data.
Salah satu cara untuk mengetahui keragaman dari suatu kelompok data adalah dengan mengurangi setiap nilai data dengan
rata- rata
kelompok data tersebut, selanjutnya semua hasilnya dijumlahkan. Rumus simpangan baku adalah sebagai berikut:
Keterangan: S = Simpangan baku
3.
Uji Perbandingan
Setelah diperoleh hasil mean dan simpangan baku, selanjutnya adalah melakukan uji perbandingan dengan menggunakan software
SPSS dengan fitur yang digunakan paired samples t-test. Hipotesis yang akan dipakai sebagai perbandingan, adalah sebagai berikut:
H0 = Kedua rata-rata hasil adalah sama rata-rata hasil pre test dan hasil post test adalah sama atau tidak ada perubahan.
H1 = Kedua rata-rata hasil adalah tidak sama rata-rata hasil pre test dan post test adalah tidak sama atau ada perubahan.
Berdasarkan perbandingan antara t hitung dengan t tabel adalah: H0 di tolak jika t hitung t tabel atau -t hitung -t tabel.
H0 di terima jika t hitung t tabel atau -t hitung t tabel.
69
Jika mencari output t hitung, maka rumusnya adalah sebagai berikut:
Untuk menentukan t tabel adalah dengan cara a = 5:2 = 2,5 uji 2 sisi dengan derajat kebebasan df n-1. Dengan pengujian 2 sisi
signifikansi = 0,025. Untuk membandingkan t hitung dengan t tabel dan probabilitas terdapat kriteria pengujian yaitu:
H0 di tolak jika t hitung t tabel atau -t hitung -t tabel. H0 di terima jika t hitung t tabel atau -t hitung t tabel.
H0 ditolak jika P value 0,05. H0 diterima jika P value 0,05.
c. Uji Validitas
Validitas adalah kecermatan suatu indikator dalam mengukur apa yang ingin diukur. Indikator dikatakan valid jika terjadi korelasi yang
signifikan dengan skor totalnya. Pengujian validitas indikator dengan korelasi pearson yaitu dengan cara mengorelasikan skor indikator dengan
skor total indikator. Kemudian pengujian signifikansi dilakukan dengan kriteria menggunakan r tabel pada tingkat signifikansi 0,05 dengan uji 2
pihak. Dasar pengambilan keputusan dalam uji validitas ini, adalah sebagai berikut:
Jika r hitung r tabel maka indikator dapat dinyatakan valid. Jika r hitung r tabel maka indikator dapat dinyatakan tidak valid.
70
Hasil perhitungan correlation pearson kemudian dibandingkan dengan nilai r tabel pearson product moment yang dapat dicari pada
signifikansi 0,05 dengan uji 2 pihak, dk = n-2 = 32-2 = 30, maka r tabel sebesar 0,349. Berikut dapat dilihat hasil perhitungan uji validasi:
Tabel 3: Hasil Uji Validitas Item Instrumen Observasi Peningkatan Kreativitas Belajar Siswa
Item r hitung
r tabel Keputusan
i1 0,399
0,349 Valid
i2 0,545
0,349 Valid
i3 0,573
0,349 Valid
i4 0,547
0,349 Valid
i5 0,406
0,349 Valid
Berdasarkan tabel diatas, menunjukkan bahwa 5 butir pernyataan dalam instrumen dinyatakan Valid, karena nilai r hitung = r tabel. Maka 5
indikator pertanyaan dalam instrumen tersebut dapat dijadikan alat ukur.
H. Hasil Pencapaian