PA : proporsi peserta kelompok atas yang menjawab soal dengan benar
PB : proporsi peserta kelompok bawah yang menjawab soal dengan benar
Klasifikasi daya pembeda D 0,00
– 0,20 jelek 0,21
– 0,40 cukup 0,41
– 0,70 baik 0,71
– 1,00 baik sekali Untuk daya pembeda yang bernilai negatif, semuanya tidak baik sehingga
semua soal yang daya pembedanya bernilai negatif sebaiknya tidak digunakan. Berdasarkan perhitungan daya beda tiap butir soal, pada tahap pertama uji coba
dari 10 soal diperoleh dua soal dengan klasifikasi daya pembeda jelek yaitu soal no. 3 dan 5. Enam soal dengan klasifikasi daya pembeda cukup yaitu soal no. 1, 2,
6, 7, 9, dan 10. Dua soal dengan klasifikasi daya pembeda baik yaitu soal no. 4 dan 8.
Pada hasil uji coba 10 soal diperoleh. Contoh perhitungan daya pembeda pada lampiran 10.
3.4 Analisis Data
3.4.1 Analisis Data Awal
Data awal dalam penelitian ini didapat dari hasil tes ulangan harian siswa kelas VIII materi kubus balok di SMP Islam Ambarawa.
3.4.1.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data populasi berdistribusi normal atau tidak. Dalam penelitian ini, uji normalitas menggunakan
uji Kolmogorv-Smirnov. Uji ini membandingkan serangkaian data ada sampel dengan distribusi normal. Tes ini mencakup perhitungan distribusi frekuensi
kumulatif yang terjadi di bawah distribusi teoritisnya dan membandingkannya dengan frekuensi kumulaatif hasil observasi Siegel, 1994:59
Siegel 1994: 63 mengemukakan bahwa uji Kolmogorov-Smirnov memiliki beberapa keunggulan, antara lain sebagai berikut.
1 tidak memerlukan data yang terkelompokkan;
2 dapat digunakan untuk sampel berukuran kecil;
3 lebih fleksibel jika dibandingkan dengan uji yang lain.
Hipotesis yang diujikan adalah: H
: data berasal dari populasi yang berdistribusi normal; H
1
: data berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal. Langkah-langkah pengujian menurut Siegel 1994: 59-63 adalah sebagai
berikut. 1
Menetapkan F X, yaitu distribusi kumulatif teoritis yang diharapkan di
bawah H ;
2 Mengatur skor-skor yang diobservasi ke dalam suatu distribusi kumulatif
dengan memasangkan setiap interval S
N
X dengan interval F X yang
sebanding. S
N
X adalah distribusi frekuensi kumulatif data yang diobservasi dari suatu sampel random dengan N observasi. Dengan X adalah sembarang
skor yang mungkin, S
N
X = , dimana k = banyaknya observasi yang sama
atau kurang dari X;
3 Untuk tiap-tiap jenjang, dihitung F
X - S
N
X. Di bawah H , diharapkan
bahwa untuk setiap harga X, S
N
X harus jelas mendekati F X. Artinya,
dibawah H diharapkan selisih antara S
N
X dan F X kecil dan berada pada
batas-batas kesalahan random; 4
Menghitung D deviasi dengan rumus D = maksimum | F X - S
N
X |; 5
Melihat tabel E untuk menemukan kemungkinan dua sisi yang dikaitkan dengan munculnya harga-harga sebesar harga D observasi di bawah H
. Jika
√
, dimana N adalah banyak peserta tes, maka H ditolak.
Dalam penelitian ini, pengujian normalitas data menggunakan uji Kolmogorov Smirnov dengan alat bantu SPSS 16.0. Sukestiyarno 2011:128
mengemukakan kriteria pengujian hipotesis adalah H diterima apabila nilai
signifikansi 0,05, artinya data berasal dari populasi normal
3.4.1.2 Uji Homogenitas
