Menurut R. Zulaiha 2008:26 kriteria pemilihan soal berdasarkan daya pembeda butir soal adalah sebagai berikut.
Tabel 3.2 Kategori Koefisien Daya Pembeda Butir Soal
Koefisien Daya Pembeda Kategori
D 0,25 Diterima
0 D ≤ 0,25 Direvisi
D ≤ 0 Ditolak
Dari 8 soal yang telah diujicobakan diperoleh empat soal dengan daya pembeda sangat baik yaitu butir soal nomor 6, 8, dan 9; empat soal dengan daya
pembeda baik yaitu butir soal nomor 1, 3, 4, dan 10; dua soal dengan daya pembeda jelek yaitu butir soal nomor 2 dan 7. Perhitungan selengkapnya dapat
dilihat pada Lampiran 22.
3.6.2 Analisis Kualitatif
Analisis data kualitatif dalam penelitian ini dilakukan dengan mereduksi data yaitu merangkum, memfokuskan data dan fakta pada hal-hal yang penting
dan terpola serta menghapus data yang tidak terpola. Kemudian data hasil reduksi dianalisis dengan analisis deskriptif dan disajikan dalam bentuk terstruktur
sehingga mudah dipahami. Selanjutnya diambil simpulan berdasarkan hasil analisis data yang diperoleh. Adapun analisis data dilakukan dengan tujuan untuk
mengetahui peningkatan karakter tanggung jawab dan keterampilan komunikasi matematika siswa.
Langkah-langkah analisis yang dilakukan ketika peneiti di lapangan adalah sebagai berikut.
3.6.2.1 Data Reduction Reduksi Data
Data yang diperoleh dari lapangan jumlahnya cukup banyak, untuk itu maka perlu dicatat secara teliti dan rinci. Makin lama peneliti akan menemukan
data yang makin komplejs, banyak dan rumit. Oleh karena itu peneliti perlu melakukan reduksi data. Reduksi data dialkukan dengan cara merangkum,
memilih hal-hal pokok, menfokuskan pada hal-hal yang penting, dicari tema dan polanya dan membuang yang tidak perlu. Dalam mereduksi data peneliti dipandu
oleh tujuan yang akan dicapai. Tujuan dari penelitian kualitatif adalah pada temuan. Oleh karena itu sesuatu yang dipandang asing, tidak dikenal, belum
memiliki pola, justru harus dijadikan perhatian peneliti dalam melakukan reduksi data.
3.6.2.2 Data Display Penyajian Data
Setekah data direduksi, maka langkah selanjutnya adalah mendisplay data. Penyajian data bisa dilakukan dalam bentuk uraian singkat, bagan, hubungan antar
kategori, flowchart, dan sejenisnya. Dalam hal ini Miles dan Huberman sebagaimana dikutip oleh Sugiman, 2010: 341 menyatakan bahwa yang paling
sering digunakan untuk menyajikan data dalampenelitian kualitatif adalah dengan teks dan bersifat naratif. Oleh karena itu data kualitatif berupa hasil wawancara
dan observasi karakter dan keterampilan komunikasi matematika siswa nantinyaakan disajikan secara naratif.
3.6.2.3 Conclusion Drawing Verification
Langkah ketiga dalam analisis data kualitatif menurut Miles dan Huberman adalah penarikan kesimpulan dan verifikasi. Kesimpulan yang
ditemukan pada tahap awal penelitian didukung oleh bukti-bukti yang valid dan konsisten saat peneliti kembali ke lapangan mengumpulkan data, maka
kesimpulan tersebut dapat dipandang sebagai kesimpulan yang kredibel. Kesimpulan dalam penelitian kualitatif diharapkan adalah temuan baru. Temuan
berupa deskripsi atau gambaran suatu objek yang sebelumnya masih remang- remang atau gelap sehingga setelah diteliti menjadi jelas dan dalam penelitian ini
berupa hipotesis yang telah diajukan sebelumnya.
3.6.3
Analisis Peningkatan
Data kualitatif diperoleh dari penilaian karakter tanggung jawab dan keterampilan komunikasi matematika. Untuk menguji keterampilan komunikasi
matematika maka digunakan indeks gain. Indeks gain adalah gain ternormalisasi yang dapat dihitung dengan rumus berikut:
ebelum s
skor SMI
sebelum skor
sesudah skor
g sasi
ternormali Gain
Hake dalam Rahmawati, 2011: 32 Kriteria indeks gain menurut Hake tersaji pada tabel berikut.
Tabel 3.3 Kriteria Indeks Gain Indeks
Gain Kriteria
g ≥ 0,7
Tinggi 0,3 ≤ g 0,7
Sedang g 0,3
Rendah
Indeks gain yang digunakan dalam penelitian ini digunakan untuk menentukan gain karakter tanggung jawab dan keterampilan komunikasi
matematika kelima subjek penelitian mengingat gain absolut selisih antara skor
akhir dan awal tidak dapat menjelaskan secara tepat mana yang sebenarnya dikatakan gain tinggi dan mana yang dikatakan gain rendah. Misalnya, siswa
yang memiliki gain 3 dari 2 ke 5 dan siswa yang memiliki gain 3 dari 6 ke 9 dari suatu soal dengan skor maksimal 10. Gain absolut menyatakan bahwa kedua
siswa memiliki gain yang sama. Padahal secara logis seharusnya siswa yang kedua memiliki gain lebih tinggi dari siswa yang pertama. Hal ini karena usaha
untuk meningkatkan skor dari 6 ke 9 akan lebih berat daripada meningkatkan dari 2 ke 5. Dalam hal ini indeks gain menggantikan kedudukan rata-rata dalam
pengujian.
3.7 Prosedur Penelitian
