Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Keterangan : J
= jumlah peserta tes J
A
= banyaknya peserta kelompok atas J
B
= banyaknya peserta kelompok bawah B
A
= banyaknya peserta kelompok atas yang menjawab soal itu dengan benar
B
B
= banyaknya peserta kelompok bawah yang menjawab soal itu dengan benar
P
A
= proporsi peserta kelompok atas yang menjawab benar P
B
= proporsi peserta kelompok bawah yang menjawab benar Sedangkan rumus untuk mencari indeks daya pembeda soal essay
atau uraian yaitu : � =
−
3.12 Arifin, 2012:133
Keterangan : DP
= daya pembeda = rata-rata kelompok atas
= rata-rata kelompok bawah Skor Maks
= skor maksimum Nilai daya pembeda ditafsirkan berdasarkan kriteria sebagai
berikut: Tabel 3.5
Kriteria daya pembeda
Daya Pembeda D Kriteria
0,00 – 0,20
Buruk poor 0,21
– 0,40 Cukup satisfactory
0,41 – 0,70
Baik good 0,71
– 1,00 Baik sekali excellent
Arikunto,2012:232
G. Teknik Analisis Data
Analisis data penelitian merupakan langkah yang sangat penting dalam kegiatan penelitian. Analisis data pada penelitian ini dimaksudkan untuk
menjawab permasalahan dalam rangka merumuskan kesimpulan. Analisis
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
data yang benar dan tepat akan menghasilkan kesimpulan yang benar. Teknik analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif yakni
dengan menggunakan statistik. Data yang diolah merupakan data hasil pretest dan posttest. Adapun prosedur analisis dari setiap data adalah sebagai berikut:
1. Penskoran Pemberian skor untuk soal pilihan ganda ditentukan berdasarkan
metode Rights Only, yaitu jawaban benar diberi skor satu 1, jawaban salah diberi skor nol 0, dan satu butir soal yang tidak dijawab diberi
skor nol 0. Skor setiap siswa ditentukan dengan menghitung jumlah jawaban yang benar, berikut rumus yang digunakan untuk menghitung
pemberian skor: S = R
3.13 Arikunto, 2012:188
dimana : S
= skor siswa R
= jawaban siswa yang benar Adapun pemberian skor untuk soal essay yaitu setiap soal diberi
skor maksimal empat 4. Proses penskoran ini dilakukan baik terhadap pretest
maupun posttest. 2. Pengolahan data skor hasil pretest dan posttest
a. Menghitung rata-rata hitung Setelah data skor pretest dan posttest diperoleh, kemudian
dihitung rata-rata masing-masing data skor pretest dan posttest tersebut dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
= 3.14
Sudjana, 1996:67 Ketarangan :
= rata-rata ∑x
i
= jumlah total nilai data n
= jumlah sampel b. Menentukan varians dengan menggunakan rumus berikut :
2
=
−
2
−1
3.15
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Sudjana, 1996:93 Sedangkan untuk mencari simpangan baku s, dari s
2
diambil harga akarnya yang positif.
Keterangan : s
2
= varians s
= simpangan baku n
= jumlah sampel
−
2
= jumlah kuadrat nilai data dikurangi rata-rata c. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan pada skor pretest dan posttest. Pengujian ini dilakukan untuk menentukan uji statistik yang akan
digunakan selanjutnya. Pada penelitian ini, uji normalitas dilakukan dengan menggunakan SPSS 16.0. Cara yang digunakan untuk
mengeksplorasi uji normalitas pada penelitian ini adalah uji normalitas Kolmogorov-Smirnov.
Menurut Nugroho 2005:107, “uji normalitas Kolmogorov-Smirnov bertujuan untuk membantu peneliti
dalam menentukan distribusi normal dengan jumlah data penelitian yang sangat sedikit kurang dati 30”. Adapun rumus uji normalitas
Kolmogorov-Smirnov adalah :
= − � , −∞ ≤ ≤ ∞
3.16 dimana,
adalah fungsi distribusi empiris, yakni =
≤ untuk setiap z, sedangkan � adalah fungsi distribusi komulatif normal baku dan
= − , s =
simpangan baku sampel. Uyanto, 2009:54
d. Uji-t Dua Sampel Independen Uji-t dua sampel independen ini dilakukan jika data
berdistribusi normal. Pada uji-t dua sampel independen ini, digunakan pula SPSS 16.0 melakukan uji hipotesis
Lavene’s Test untuk mengetahui apakah asumsi kedua varians sama besar
terpenuhi homogen atau tidak terpenuhi tidak homogen, seperti
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
yang dikemukakan oleh Uyanto 2009:161 “Uji Lavene Lavenes’s test
atau lengkapnya Uji Lavene Untuk Kesamaan Ragam Lavene Test for Equality of Variances
digunakan untuk menguji apakah sampel sebanyak k memiliki variance
yang sama”. Dalam pengujian
hipotesis, kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :
Jika P-value α = 0.05 maka H
ditolak Jika P-value
α = 0.05 maka H
diterima Adapun rumus uji Lavene yaitu :
=
−
−
2 =1
−1 −
2 =1
=1
3.17 Uyanto, 2009:161-162
Keterangan : Z
ij
= −
= purata mean group ke-i
= purata mean keseluruhan data N
= besar sampel k
= jumlah subgroup H
ditolak bila W F
α,k-1,N-k
Terdapat dua rumus untuk uji-t dua sampel independen : Jika asumsi kedua varians sama besar equal variances
assumed , maka rumus uji-t dua sampel independen adalah :
=
−
1
+
1
3.18 dengan derajat kebebasan :
+ − 2
=
−1
2
+ −1
2
+ −2
3.19 Uyanto, 2009:160-161
Keterangan : = besar sampel pertama
= besar sampel kedua = rata-rata sampel pertama
= rata-rata sampel kedua
2
= varians sampel pertama
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
2
= varians sampel kedua
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Jika asumsi kedua varians tidak sama besar equal variance not assumed
, maka rumus uji-t dua sampel independen adalah:
=
−
2
+
2
3.20
dengan derajat kebebasan degree of freedom:
�
=
2
+
2 2
2 2
−1
+
2 2
−1
3.21
Uyanto, 2009:161 Berikut kriteria pengambilan keputusan untuk menolak atau
tidak menolak H berdasarkan P-value :
Jika P-value α = 0.05, maka H
diterima.
Jika P-value α = 0.05 maka H
ditolak. e. Uji Mann-Whitney
Jika data dari kedua atau salah satu kelompok tersebut tidak berdistribusi normal, maka dilakukan uji non parametrik yakni uji
statistik Mann-Whitney atau sering disebut dengan nama U-test Rank Sums
. Penggunaan uji statistik Mann-Whitney disebabkan dua sampel tidak berhubungan independent, seperti yang
dikemukakan oleh Reksoatmodjo 2007:153 bahwa “Jika analisis
perbedaan hendak dilakukan atas suatu data yang diperoleh dari dua kelompok sampel yang berbeda, maka pengujian haruslah
menggunakan Mann-Whitney test ”.
“Jika besar sampel yang diteliti lebih dari atau sama dengan 20, maka distribusi sampling U-nya mendekati distribusi normal
” Soepeno, 2002:191. Untuk itu, rumus uji Mann-Whitney yang
digunakan adalah :
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
�
=
−
3.22 dengan :
=
1 2
+
1 1
+1 2
−
1
3.23 =
1 1
+
2
+1 2
3.24 =
1 2 1
+
2
−1 12
3.25 Uyanto, 2009:328-329
Keterangan :
1
= jumlah peringkat sampel pertama
1
= jumlah sampel 1
2
= jumlah sampel 2 Berikut kriteria pengambilan keputusan untuk menolak atau
tidak menolak H berdasarkan P-value :
Jika P-value α = 0.05, maka H
diterima.
Jika P-value α = 0.05 maka H
ditolak. 3. Analisis data indeks gain ternormalisasi
Untuk mengetahui peningkatan kemampuan aplikasi siswa melalui hasil belajar, maka digunakan gain ternormalisasi yaitu
menghitung selisih antara skor posttest dan skor pretest kemudian dibagi dengan skor maksimum yang dikurangi skor pretest, atau
dengan rumus berikut Wiyanto dalam Khanafiyah,2010 : =
− 100
−
3.26 Untuk mengetahui apakah model pembelajaran ARIAS
berbantuan multimedia interaktif lebih baik dalam meningkatkan kemampuan aplikasi siswa daripada pembelajaran konvensional
pada mata pelajaran TIK SMA, bandingkan nilai gain ternormalisasi antara kelompok eksperimen dan kelompok kontrol.
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Adapun kriteria indeks gain ternormalisasi yaitu: Tabel 3.6
Kriteria indeks gain ternormalisasi
Nilai g Interpretasi
g 0,7
Tinggi 0,3
≤ g ≤ 0,7 Sedang
g 0,3 Rendah
4. Analisis data angket Skala yang digunakan pada angket adalah skala sikap. Setiap
jawaban diberi bobot tertentu sesuai jawaban. Tiap item dibagi ke dalam lima skala, yaitu sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju,
dan sangat tidak setuju. Untuk menghitung presentase jawaban menggunakan rumus berikut :
� = × 100 3.26 Keterangan :
P = persentase jawaban
f = frekuensi jawaban
n = banyaknya responden
Hasil dari perhitungan presentase jawaban, kemudian ditafsirkan sesuai dengan kriteria sebagai berikut :
Tabel 3.7
Klasifikasi interpretasi perhitungan presentase angket
Besar Presentase Interpretasi
Tidak ada 1 - 25
Sebagian kecil 26 - 49
Hampir setengahnya 50
Setengahnya 51 - 75
Sebagian besar 76 - 99
Pada umunya 100
Seluruhnya
71
Nita Tursina Handayani, 2013 Penerapan Model Pembelajaran Arias Assurance, Relevance, Interest, Assessment And
Satisfaction Berbantuan Multimedia Interaktif terhadap Peningkatan Kemampuan Aplikasi pada Mata Pelajaran TIK SMA
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
