F. Teknik Analisis Data
Data yang telah terkumpul harus dianalisis terhadap hasil-hasil yang telah diperoleh Narbuko Abu, 2007: 156-167. Teknik analisis data sendiri
dilakukan menurut apa jenis data yang akan di analisis. Data dalam penelitian ini berupa angka dan kata-kata. Maka untuk menganalisis data tersebut peneliti
menggunakan dua jenis teknik analisis, yaitu analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. Berikut penjabarannya:
1. Analisis data kualitatif
Data kualitatif adalah data yang bentuknya berupa kata-kata dan bukan dalam bentuk angka Trianto, 2010: 280. Data semacam ini didapat melalui berbagai
macam teknik pengumpulan data misalnya wawancara, analisis dokumen, diskusi, atau obsercasi yang tertuang dalam sebuah catatan lapangan. Data kualitatif pada
penelitan ini sendiri didapat melalui wawancara dengan guru kelas V yang digunakan untuk menganalisis kebutuhan. Data kualitatif lainnya berupa komentar
dari Dosen Matematika dan Dosen Evaluasi PGSD Universitas Sanata Dharma serta guru kelas V yang mana dituliskan dalam lembar validasi produk. Peneliti
akan memberi pertanyaan wawancara seputar pengetahuan guru tentang prosedur pembuatan tes hasil belajar yang baik dan kendala guru dalam membuatnya.
Peneliti akan menganalisis hasil wawancara dengan mengidentifikasi potensi dan masalah yang terjadi ketika guru membuat tes hasil belajar yang baik. Hasil
wawancara nantinya akan dijabarkan dengan kalimat tidak langsung bukan dengan kalimat langsung. Data kualitatif berikutnya adalah komentar dari
validator mengenai desain produk. Teknik analisis yang akan digunakan untuk data ini yaitu mengidentifikasi antara isi komentar dengan soal yang bersangkutan
dan merevisi soal tersebut. Peneliti juga akan merangkum komentar secara keseluruhan atau komentar yang sama dari para validator agar dapat dilihat apa
kekurangan produk yang dibuat. 2.
Analisis data kuantitatif Data kuantitatif sering disebut dengan data keras. Data seperti ini diperoleh
melalui riset yang menggunakan pendekatan kuantitatif Ali, 2014: 290. Bentuk data kuantitatif adalah bilangan atau angka-angka baik yang diperoleh dari jumlah
penggabungan data atau pun sebuah pengukuran. Data kuantitatif dalam penelitian ini didapatkan dari jumlah poin atau skor dalam lembar validasi produk oleh para
ahli expert judgment yaitu dua guru kelas V, dosen matematika PGSD Universitas Sanata Dharma, dan dosen evaluasi pembelajaran PGSD Universitas
Sanata Dharma. Selain itu data kualitatif lainnya didapat dari tes uji coba produk. Peneliti akan menganalisis data kuantitatif dari lembar validasi para ahli
dengan cara menjumlah dan merata-rata setiap skor butir soal yang diberikan semua ahli. Sesudah itu peneliti akan mengkonversikan skor rata-rata ke dalam
data kualitatif skala empat seperti yang dijabarkan oleh Widoyoko dalam Ardiani, 2014: 69 pada tabel 3.3. Kualifikasi yang diterima untuk validasi pada
penelitian ini adalah bahwa produk sudah pada kategori baik.
Tabel 3.3
Kriteria Skor Skala Empat
Interval Tingkat Pencapaian Kualifikasi
3,25 M ≤ 4,00 Sangat Baik SB
2,50 M ≤ 3,25 Baik B
1,75 M ≤ 2,50 Kurang Baik KB
0,00 M ≤ 1,75 Tidak Baik TB
Keterangan: M merupakan rata-rata skor PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Data kuantitatif yang berasal dari hasil uji coba produk akan peneliti olah ke dalam aplikasi TAP. Selanjutnya peneliti akan menganalisis validitas dan
reliabilitas soal serta menganalisis daya pembeda, tingkat kesukaran, dan analisis pengecoh.
a. Validitas
Tes yang merupkan alat ukur hasil belajar dapat dikatakan valid apabila tes tersebut mampu mengukur hasil belajar siswa dengan tepat Widoyoko, 2014:
139. Validitas suatu tes dapat dicari menggunakan rumus, salah satunya rumus korelasi point biserial seperti yang dijelaskan oleh Sudijono 2009: 258, sebagai
berikut:
r
pbi
= √
Keterangan:
r
pbi
= koefisien korelasi biserial Mp
= rerata dari subjek yang menjawab benar bagi item yang dicari validitasnya
Mt = rerata skor total
St = standar deviasi dari skor total proporsi
p = proporsi siswa yang menjawab benar
= q
= proporsi siswa yang menjawab salah q = 1 – p
Analisis uji validitas dilakukan dengan mengolah data pada program TAP. Peneliti menentukan validitas dengan membandingkan hasil r hitung soal dengan
r
tabel
dengan taraf signifikan 5 untuk jumlah responden 32 orang sebesar 0,35 dan jumlah responden 30 orang sebesar 0,36. Soal valid penelitian ini adalah yang
validitiasnya melebihi r
tabel
taraf signifikan 5. Penelitian ini memakai taraf signifikan 5 karena dalam dunia pendidikan, tes yang valid dengan taraf 5
sudah dianggap layak untuk dijadikan alat ukur yang dapat dipercaya. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
b. Reliabilitas
Widoyoko 2014: 140 memaparkan bahwa tes yang mempunyai reliabilitas baik akan memberikan hasil yang tetap atau sama apabila diteskan berkali-kali.
Cara mencari reliabilitas adalah dengan menggunakan rumus. Metode yang dipakai peneliti untuk mencari reliabilitas yaitu menggunakan metode belah dua
atau Split-half Method dengan membagi soal menjadi item genap dan item ganjil. Rumus untuk metode ini menggunakan rumus product moment. Ada dua langkah
dalam menggunakan rumus product moment, langkah pertama yaitu: r
xy
=
√
Keterangan: r
xy
= koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y, dua variabel yang dikorelasikan
X= skor butir belahan ganjil Y= skor butir belahan genap
N= jumlah responden Langkah kedua menggunakan formula Spearman-Brown sebagai berikut:
2 r
⁄ ⁄
1 + r ⁄
⁄ Keterangan:
r
11
= Koefisien reliabilitas penuh tes
r
⁄ ⁄
= Koefisien reliabilitas setengah tes
penelitian ini akan menggunakan koefesien reliabilitas soal yang sudah ada dalam hasil pengolahan data dari TAP. Reliabilitas soal yang peneliti pakai adalah
yang menggunakan metode Flanagan yang mana membagi data menjadi dua belahan yaitu belahan ganjil dan genap Purwanto, 2009: 165. Selanjutnya
reliabilitas soal tersebut dikualifikasi berdasarkan tabel 3.5 berdasarkan pada Masidjo 1995: 209.
r
11 =
Tabel 3.4 Kategori Reliabilitas Koefisien Korelasi
Kualifikasi
0,81 – 1,00
0,61 – 0,80
0,41 – 0,60
0,21 – 0,40
Negatif – 0,20
Sangat Tinggi Tinggi
Cukup Rendah
Sangat Rendah
c. Analisi butir soal
Analisis data yang akan dilakukan selanjutnya adalah mengenai kualitas butir soal yang terdiri dari tingkat kesulitan, daya pembeda, dan analisis pengecoh.
Analisis soal dilakukan hanya untuk soal yang valid saja sehingga didapat butir soal yang baik. Analisis kualitas butir soal yang akan dilakukan pertama adalah
analisis tingkat kesulitan. 1
Tingkat kesulitan Kusaeri 2014: 106 menjelaskan bahwa cara menghitung tingkat kesulitan
untuk soal pilihan ganda dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Tingkat Kesukaran TK =
Peneliti akan menggunakan TAP untuk mencari tahu tingkat kesulitan soal. Selanjutnya soal yang valid akan dikelompokkan ke dalam tiga kategori yaitu
mudah, sedang, dan sukar. Daryanto 2007: 182 menjelaskan bahwa tingkat kesulitan memiliki tiga kategori yang dibatasi oleh interval koefisien sepeti pada
tabel 3.5 dan peneliti akan mengelompokkan soal berdasarkan tabel dari Daryanto tersebut.
Tabel 3.5 Kategori Tingkat Kesulitan Kategori
Interval Koefisien
Mudah 0,71 ke atas
Sedang 0,30
– 0,71 Sukar
kurang dari 0,30
2 Daya pembeda
Teknik analisis data yang akan dilakukan selanjutnya adalah analisis daya pembeda soal. Daya pembeda merupakan kemampuan soal membedakan siswa
yang pandai dan kurang pandai Kusaeri, 2014: 107. Cara menghitung daya pembeda dapat dilakukan dengan rumus dalam Kusaeri 2014: 108 di bawah ini:
DP = Keterangan:
DP = daya pembeda soal BA = jumlah jawaban benar pada kelompok atas
BB = jumlah jawaban benar pada kelompok bawah N = jumlah siswa yang mengerjakan tes
Sama seperti tingkat kesukaran, soal yang dianalisis daya pembedanya hanya soal yang valid saja. Peneliti menggunakan tabel 3.6 milik Masidjo 1995: 203
sebagai acuan dalam menganalisis daya pembeda dan mengelompokkannya.
Tabel 3.6 Kategori Daya Pembeda Kategori
Interval Koefisien
Sangat Membedakan 0,80
– 1,00 Lebih Membedakan
0,60 – 0,79
Cukup Membedakan 0,40
– 0,59 Kurang Membedakan
0,20 – 0,39
Sangat Kurang Membedakan Negatif
– 0,19
Soal yang dipakai dalam penelitian ini adalah soal yang valid dan memiliki daya pembeda cukup membedakan, namun untuk soal valid yang masuk kategori
kurang membedakan akan diperbaiki agar dapat digunakan. Sedangkan soal yang memiliki daya pembeda sangat kurang membedakan akan disingkirkan karena
apabila diperbaiki maka kemungkinkan daya pembedanya hanya akan berada pada kategori kurang membedakan.
3 Analisis pengecoh
Selanjutnya pengecoh dari soal-soal yang valid dan memiliki daya pembeda yang baik minimal masuk dalam kategori kurang membedakan akan dianalisis.
Pengecoh merupakan pilihan jawaban yang bukan merupakan kunci jawaban dan bukan hanya sekedar pelengkap pilihan Purwanto, 2009: 108. Cara menganalisis
pengecoh dapat menggunakan rumus berikut:
IP X 100
Keterangan: IP
= Indeks Pengecoh P
= jumlah peserta didik yang memiliki pengecoh N
= jumlah peserta didik yang ikut tes B
= jumlah peserta didik yang menjawab benar pada setiap soal n
= jumlah alternatif jawaban opsi 1
= bilangan tetap
Sama dengan cara menganalisis tingkat kesukaran dan daya pembeda, pengecoh juga akan dianalisis dengan menggunakan program TAP. Setelah
dianalisis maka langkah selanjutnya adalah membandingkan antara total tiap pilihan jawaban atau pengecoh dengan angka 0,05. Angka 0,05 sama dengan 5
yang mana merupakan jumlah minimal siswa yang harus memilih pengecoh tersebut agar dapat dikatakan bahwa pengecoh tersebut berfungsi Daryanto,
2007: 192-193. Nantinya pengecoh yang masih di bawah 0,05 akan diperbaiki agar pengecoh tersebut dapat berfungsi dengan baik.
62
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Kategori