Metode Analisis Data

3.9 Metode Analisis Data

3.9.1 Analisis Data Tahap Awal

Analisis data tahap awal dalam penelitian ini adalah uji homogenitas populasi. Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui seragam tidaknya varians sampel-sampel yang diambil dari populasi. Metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah uji Ba rtlett (sudjana, 2005: 261). Langkah-langkah uji homogenitas adalah sebagai berikut:

1) Menentukan hipotesis

2 2 2 2 Ho : 2 

1   2   3   4   5 (kelima varians sama atau homogen) Ha 2 : Tidak semua  sama, untuk i = 1,2,3,4,5.

2) Menentukan taraf signifikasi 5% dan dk = k – 1

3) Menentukan kriteria penerimaan hipotesis

2 2 2 x 2 dalam penelitian ini disebut x hitung . Jika x hitung < x ta bel , maka distribusi data dinyatakan homogen (Sudjana, 2005: 263).

4) Menghitung 2 x Rumus uji Bartlett :

2 x 2  

ln 10  B   n i 1  log  s  i 

(Sudjana, 2005: 263) Dengan :

 log s   n i  1 

Keterangan : x 2 = chi kuadrat

s 2 = varians gabungan dari semua sample

B = koefisien Bartlett n = jumlah sampel

5) Menarik simpulan

3.9.2 Analisis Data Tahap Akhir

3.9.2.1 Analisis Performance Siswa

3.9.2.1.1 Analisis Deskriptif Performance Siswa Performance

siswa dalam penelitian ini dianalisis dengan menggunakan deskriptif presentase dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1) Menghitung presentase data dengan menggunakan rumus:

N=

2) Mendeskripsikan presentase data secara kualitatif dengan menggunakan langkah-langkah yang diadopsi dari Sudjana (47-48), yaitu sebagai berikut:

a) Menentukan presentase skor maksimal = 100 %

b) Menentukan presentase skor minimal = 25 %

c) Menentukan range presentase = 100 % - 25 % = 75 %

d) Menentukan banyak interval yang dikehendaki

e) Menentukan lebar interval = 80 % : 4 = 18,75 %

f) Menentukan deskripsi kualitatif untuk setiap interval.

Berdasarkan perhitungan di atas, maka kriteria kualitatif untuk performance siswa dapat dilihat pada Tabel 3.7

Tabel 3.7 Kriteria Penilaian Performance Siswa

Kriteria 81,25 % ≤ N ≤ 100 %

Interval

Sangat baik 62,50 % ≤ N < 81,25 %

Baik 43,75 % ≤ N < 62,50 %

Cukup 25,00 % ≤ N < 43,75 %

Kurang Sumber: Cara membuat daftar distribusi frekuensi (Sudjana, 2005: 47-48)

Penilaian proyek dan sikap pada penelitian ini juga dianalisis secara deskriptif sebagai data pendukung penelitian. 3.9.2.1.2 Uji Hipotesis Performance

Uji hipotesis digunakan untuk membuktikan kebenaran hipotesis bahwa model project-based learning dapat mengembangkan performance siswa SMP kelas VIII. Pengujian hipotesis pada penelitian ini dilakukan pada ketiga jenis performance , yaitu performance of group work , performance of collecting data dan performance of oral presentation .

Uji Perbandingan Dua Rata-rata (Hasil Observasi Performance ) Uji perbandingan rata-rata digunakan untuk mengetahui apakah setelah diberikan treatment , performance siswa di kelas eksperimen lebih baik daripada kelas kontrol. Uji yang digunakan adalah uji t pihak kanan. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut:

1) Performance of Group Work Ho : ≤ Ha : , artinya: Ho = Performance of group work siswa yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based lea rning lebih rendah atau sama dengan siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

Ha = Performance of group work yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based learning lebih tinggi dari siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

2) Performance of Collecting Data Ho : ≤ Ha : , artinya: Ho = Performance of collecting data siswa yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based lea rning lebih rendah atau sama dengan siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

Ha = Performance of collecting data yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based learning lebih tinggi dari siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

3) Performance of Oral Presentation Ho : ≤ Ha : , artinya: Ho = Performance of oral presentation siswa yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based learning lebih rendah atau sama dengan siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

Ha = Performance of oral presentation yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based lea rning lebih tinggi dari siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

Kriteria penerimaan hipotesis: Jika �

dengan dk yang telah ditentukan berdasarkan dengan dk yang telah ditentukan berdasarkan

3.9.2.1.3 Uji Peningkatan Rata-rata Performance Siswa Analisis performance siswa yang digunakan adalah performance pada pembelajaran Cermin Datar (topik 1) dan Cermin Lengkung (topik 2). Uji yang digunakan adalah uji gain dengan rumus sebagai berikut:

(Hake, 1998: 65) Keterangan:

= Faktor gain = Skor rata-rata tes awal (%)

= Skor rata-rata tes akhir (%) Kriteria penilaian faktor gain dapat dilihat pada Tabel 3.8.

Tabel 3.8 Kriteria Penilaian Faktor Gain Interval

Sumber : Hake (1998: 65) Penelitian ini menghitung peningkatan performance of group work dan performance of oral presentation saja.

3.9.2.2 Analisis Pemahaman Konsep

3.9.2.2.1 Uji Normalitas Menurut Sundayana (2015: 82), normalitas sebaran data menjadi syarat

untuk menentukan jenis statistik apa yang dipakai dalam penganalisaan selanjutnya. Asumsi normalitas senantiasa disertakan dalam penelitian pendidikan karena erat kaitannya dengan sifat dari subyek/obyek penelitian pendidikan, yaitu berkenaan dengan kemampuan seseorang dalam kelompoknya. Meskipun demikian, apabila sebaran data suatu penelitian yang mengungkapkan kemampuan siswa ternyata diketahui berdistribusi tidak normal, hal itu bukan berarti harus berhenti penelitiannya sampai di situ., sebab masih ada fasilitas statistik non- parametrik yang dapat dipergunakan. Cara pengujian normalitas data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Uji Chi-kuadrat.

Uji Chi-kuadrat biasanya digunakan pada data interval, yaitu data yang berbentuk kelompok. Langkah- langkah uji Chi-kuadrat sebagai berikut.

1) Tentukan nilai rata-rata dan simpangan bakunya.

2) Urutkan data dari yang terkecil ke yang terbesar.

3) Ubahlah data diskrit (data mentah) menjadi data interval.

4) Membuat tabel normalitas data.

5) Menentukan nilai Chi-kuadrat hitung dengan menggunakan rumus:

2 6) Menentukan Chi-kuadrat tabel: 2 x ta bel  x   ( k  3 ) , dengan k = banyaknya kelas interval.

2 7) Kriteria pengujian: jika 2 x hitung  x ta bel , maka data berdistribusi normal. 3.9.2.2.2 Uji Homogenitas Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui seragam (homogen)

tidaknya varians kelas eksperimen dan kelas kontrol. Uji homogenitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Fisher (uji F) dengan rumus sebagai berikut:

(Sugiyono, 2010: 275) Harga F disebut sebagai

� selanjutnya dibandingkan dengan dengan dk pembilang = n-1, dk penyebut = n-1 dan = 5% . Kedua

varians dikatakan homogen jika � ≤

3.9.2.2.3 Uji Hipotesis Pemahaman Konsep Uji hipotesis digunakan untuk membuktikan kebenaran hipotesis bahwa model project-based lea rning dapat meningkatkan pemahaman konsep siswa

SMP kelas VIII. Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan uji rata-rata dua sampel.

Uji Rata-rata Dua Sampel Uji hipotesis ini menggunakan uji t untuk dua sampel independent. Rumus t yang digunakan dalam pengujian hipotesis ini ada 2 jenis, yaitu : sparated va rians dan polled varians.

a. Sparated Varians:

(Sugiyono, 2007: 138) Keterangan: ̅̅̅ = Rata-rata hasil tes kelas eksperimen ̅̅̅ = Rata-rata hasil tes kelas kontrol

= Simpangan baku kelas eksperimen = Simpangan baku kelas kontrol = Varians kelas eksperimen = Varians kelas kontrol

Rumus t-test yang digunakan mengacu pada beberapa syarat, diantaranya sebagai berikut:

1   2 ), maka dapat digunakan uji t baik rumus sparated maupun polled varians dengan dk = − .

2 a. Bila jumlah anggota sampel 2 ₅ =₅ dan varians homogen ( 

₅ dan varians tidak homogen (  1   2 ) , maka dapat digunakan uji t rumus sparated varians . Harga t sebagai pengganti

2 b. Bila jumlah anggota sampel 2 ₅

dihitung dari selisih harga dengan dk = − dan dk = − , dibagi 2 dan kemudian ditambah dengan harga t yang terkecil (Sugiyono, 2007: 139)

Uji kesamaan dan perbandingan kelas eksperimen dan kelas kontrol dilakukan dengan menggunakan hasil pretest dan posttest siswa. Secara rinci, Uji kesamaan dan perbandingan kelas eksperimen dan kelas kontrol dilakukan dengan menggunakan hasil pretest dan posttest siswa. Secara rinci,

Uji Kesamaan Dua Rata-rata digunakan untuk mengetahui pemahaman konsep awal kelas eksperimen dan kelas kontrol. Analisis data ini menggunakan uji t dua pihak. Hipotesis statistiknya sebagai berikut:

Ho : = Ha : , artinya: Ho : Tidak terdapat perbedaan pemahaman konsep IPA siswa antara kelas

eksperimen dan kelas kontrol. Ha : Terdapat perbedaan pemahaman konsep IPA siswa antara kelas eksperimen dan kelas kontrol. Kriteria penerimaan hipotesis:

dengan dk yang telah ditentukan berdasarkan syarat rumus dan taraf kesalahan 5%, maka Ho diterima dan Ha

Jika - <

ditolak (Sugiyono, 2007: 124) (2) Uji Perbandingan Dua Rata-rata (Hasil Posttes t)

Uji perbandingan rata-rata digunakan untuk mengetahui apakah setelah dilakukan treatment , pemahaman konsep siswa di kelas eksperimen lebih baik daripada kelas kontrol. Uji yang digunakan adalah uji t pihak kanan. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut:

Ho : ≤ Ha : , artinya:

Ho = Pemahaman konsep siswa yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based learning lebih rendah atau sama dengan siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

Ha = Pemahaman konsep siswa yang mengikuti pembelajaran dengan model project-based learning lebih tinggi dari siswa yang diajar dengan menggunakan model discovey learning.

Kriteria penerimaan hipotesis:

dengan dk yang telah ditentukan berdasarkan syarat rumus dan taraf kesalahan 5%, maka Ha diterima dan Ho ditolak (Sugiyono, 2007: 122).

Jika �

3.9.2.2.4 Uji Peningkatan Rata-rata Pemahaman Konsep Peningkatan rata-rata pemahaman konsep dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan rumus uji gain sebagai berikut:

(Hake, 1998: 65) Keterangan:

= Faktor gain = Skor rata-rata tes awal (%)

= Skor rata-rata tes akhir (%) Kriteria faktor gain dapat dilihat pada Tabel 3.8.

3.9.2.2.5 Analisis Ketuntasan Belajar Siswa Secara Klasikal Hasil belajar siswa dikataan tuntas apabila nilai yang diperoleh lebih 3.9.2.2.5 Analisis Ketuntasan Belajar Siswa Secara Klasikal Hasil belajar siswa dikataan tuntas apabila nilai yang diperoleh lebih

P= x 100 %

(Sudijono, 2008b: 43) Keterangan:

f = Frekuensi yang sedang dicari persentasenya (banyaknya siswa yang tuntas) N= Number of cases (banyaknya siswa) P = Angka persentase ketuntasan belajar siswa secara klasikal

3.9.2.3 Analisis Hubungan antara Performance dengan Pemahaman Konsep

Uji regresi linier sederhana digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel terikat yaitu performance siswa dan hasil pemahaman konsep siswa. Persamaan regresi yang diperoleh akan memperlihatkan apakah hubungan performance siswa yang memperoleh pembelajaran dengan menggunakan model project-based learning berbasis eksperimen (X) linier terhadap hasil pemahaman konsep siswa pada materi cermin (Y). Hubungan tersebut akan membuktikan apakah kedua variabel terikat saling berkaitan. Uji Regresi Linier Sederhana

Persamaan regresi linier sederhana dengan satu variabel bebas dituliskan dalam bentuk sebagai berikut:

Keterangan: = hasil posttest pemahaman konsep siswa pada materi cermin = intersep = koefisien arah regresi ( slope )

= performance siswa yang diajar dengan model pembelajaran project – based learning

Menurut Sudjana (2005: 315), koefisien-koefisien regresi dan untuk regresi linier sederhana dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:

Koefisien dinamakan koefisien arah regresi dan menyatakan perubahan rata-rata variabel

untuk setiap perubahan variabel sebesar satu unit. Perubahan ini merupakan pertambahan apabila

bertanda positif dan penurunan jika bertanda negatif (Sudjana, 2005: 318).

3.9.2.3.1 Uji Kelinieran Regresi Uji kelinieran regresi dilakukan untuk mengetahui apakah model linier cocok atau tidak (Sudjana, 2005: 330). Apabila hipotesis linier dipenuhi maka dapat ditentukan bahwa persamaan regresi linier yang digunakan. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: Ho : = 0 (persamaan regresi tidak linier) Ha :

0 (persamaan regresi adalah linier) Melalui analisis menggunakan Microsoft Excel 2010, Ho diterima jika

nilai significance

F bernilai lebih dari taraf signifikansinya yaitu 5 % (0,005). Agar Ho ditolak, maka significance F < 0,005 sehingga persamaan regresi bersifat linier.

3.9.2.3.2 Uji Keberartian Koefisien Regresi Linier Sederhana Uji keberartian koefisien regresi linier sederhana digunakan untuk mengetahui apakah koefisien yang didapatkan berarti atau tidak pada persamaan regresi. Uji ini menggunakan uji t. Langkah-langkah pengujian hipotesis dengan menggunakan uji t adalah sebagai berikut:

1) Menentukan hipotesis Ho : = 0 (koefisien regresi tidak berarti) Ha :

0 (koefisien regresi berarti)

2) Menentukan taraf signifikasi Taraf signifikasi menggunakan = yang merupakan ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian.

3) Menentukan � menggunakan analisis regresi dengan Microsoft Excel 2010.

4) Menentukan dengan menggunakan tabel distribusi t dengan uji t 2 sisi yang dicari pada = 2 = 2,5 % dengan derajat kebebasan = −

− dengan n adalah jumlah sampel dan k adalah jumlah variabel bebas.

5) Kriteria pengujian Ho diterima jika −

6) Membandingkan � dengan yang digunakan untuk mengambil kesimpulan. 3.9.2.3.2 Uji Keberartian Koefisien Korelasi Sederhana Kuatnya hubungan variabel dapat diketahui berdasarkan besar kecilnya koefisien korelasi yang harganya diantara minus satu (-1) hingga plus 6) Membandingkan � dengan yang digunakan untuk mengambil kesimpulan. 3.9.2.3.2 Uji Keberartian Koefisien Korelasi Sederhana Kuatnya hubungan variabel dapat diketahui berdasarkan besar kecilnya koefisien korelasi yang harganya diantara minus satu (-1) hingga plus

korelasi ( r ) tinggi, pada umumnya koefisien regresi ( b ) juga tinggi, sehingga daya prediktifnya akan tinggi (Sugiyono, 2009:183). Korelasi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:

Menurut Sugiyono (2009: 184), untuk memberi interpretasi terhadap kuatnya hubungan koefisien korelasi dapat menggunakan pedoman seperti yang ditunjukkan pada tabel 3.9.

Tabel 3.9 Interpretasi Koefisien Korelasi

Interval Koefisien Tingkat Hubungan

0,00 ≤ < sangat rendah 0,20 ≤ <

sangat kuat

3.9.2.3.3 Uji Hipotesis dengan Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat (Y). Signifikasi berarti pengaruh yang terjadi dapat berlaku untuk populasi atau dapat digeneralisasikan (Sugiyono, 2009: 184). Langkah-langkah pengujian hipotesis dengan menggunakan uji F adalah sebagai berikut:

1. Menentukan hipotesis statistik Ho : = 0 (X tidak berpengaruh signifikan terhadap Y)

Ha : 0 (X berpengaruh signifikan terhadap Y)

2. Menentukan taraf signifikasi Taraf signifikasi menggunakan = yang merupakan ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian.

3. Menentukan � menggunakan Microsoft Excel 2010.

4. Menentukan dengan menggunakan tabel distribusi F yang dicari pada = dengan derajat kebebasan = − − dengan n adalah jumlah

sampel dan k adalah jumlah variabel bebas.

5. Membandingkan � dengan .

6. Mengambil Kesimpulan pengujian hipotesis

a. Jika � ≤ , maka Ho diterima. Hal ini berarti variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat, atau dapat

disimpulkan jika penerapan project-based learning belum efektif dalam meningkatkan performance dan pemahaman konsep siswa.

b. Jika � , maka Ho ditolak dan Ha diterima. Hal ini berarti variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat, atau dapat disimpulkan jika penerapan project-based learning efektif dalam meningkatkan performance dan pemahaman konsep siswa.

3.9.2.4 Analisis Angket

Hasil Angket dianalisis secara deskriptif dengan membandingkan kriteria persentase respon siswa. Sebelumnya, untuk mengetahui angka presentase respon siswa digunakan rumus deskriptif presentase sebagai berikut:

P= x 100 %

(Sudijono, 2008b: 43)

Keterangan:

F = Frekuensi yang sedang dicari persentasenya (banyaknya siswa yang tuntas) N= Number of cases (banyaknya siswa) P = Angka persentase respon siswa terhadap model pembelajaran PjBL.

Klasifikasi presentase respon siswa dapat dilihat pada Tabel 3.9.

Tabel 3.10 Klasifikasi Persentase Respon Siswa

Interval Nilai

Kriteria

80,00 % ≤ N ≤ 100,00 %