Angket merupakan alat untuk mengumpulkan, mencatat data atau informasi, pendapat dan paham dalam hubungan kausal yang dilaksanakan secara
tertulis Arifin, 2012: 166. Angket dalam penelitian ini dilakukan di setiap akhir siklus. Angket
digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang respon siswa setelah melaksanakan pembelajaran IPA menggunakan model TGT.
3.6 TEKNIK ANALISIS DATA
Teknik analisis data yang digunakan adalah :
3.6.1 Kuantitatif
Data kuantitatif berupa hasil belajar kognitif siswa pada pembelajaran IPA menggunakan model TGT, dianalisis menggunakan analisis deskriptif dengan
menentukan nilai berdasarkan skor teoritis, presentase ketuntasan klasikal, mean atau rerata, skor tertinggi dan skor terendah. Data kuantitatif disajikan dalam
bentuk persentase. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut : a
Menentukan nilai berdasarkan bobot soal � = 1
[
1 1
× 100
]
+ 2
[
2 2
× 100
]
Keterangan : N
= Nilai b1
= bobot nilai soal 1 b2
= bobot nilai soal 2 n1
= skor soal 1 n2
= skor soal 2 Purwanti, 2008 : 6.7
b Menghitung persentase ketuntasan klasikal
f „ =
fn ∑f
x 100
Keterangan: ∑f = jumlah frekuensi
fn = frekuensi yang muncul f‟ = Persentase frekuensi
Hamid dan Herrhyanto, 2010: 2.23 c
Menghitung mean
�
=
∑ � �� ∑ �
Keterangan:
�
= Nilai rata-rata ∑ � �� = Jumlah seluruh data
∑ � = banyaknya data Subana, dkk, 2000: 65
Hasil perhitungan dikonsultasikan dengan kriteria ketuntasan belajar siswa SD Kaliwiru. KKM individual dan klasikal dikelompokkan ke dalam dua
kategori yaitu tuntas dan tidak tuntas, berdasarkan kriteria sebagai berikut:
Tabel 3.1 Kriteria Ketuntasan Hasil Belajar
Kriteria ketuntasan Kualifikasi
Individual Klasikal
65 85
Tidak tuntas ≥ 65
≥85 Tuntas
KKM SD Kaliwiru
3.6.2 Kualitatif
Data kualitatif berupa data hasil observasi keterampilan guru dan aktivitas siswa, catatan lapangan, wawancara, angket yang dianalisis menggunakan analisis
deskriptif kualitatif dalam pembelajaran IPA dengan menggunakan model TGT. Data kualitatif dianalisis dengan memberikan skor pada setiap indikator.
Hasil perhitungan dikonsultasikan pada tabel kriteria deskriptif, dikelompokkan menjadi 4 kategori yaitu sangat baik, baik, cukup dan kurang.
Adapun cara mengolah data skor dan menentukan kategori sebagai berikut:
3.6.2.1 Data hasil keterampilan Guru
Skor maksimal T = 8 x 4 = 32 Skor minimal R = 8 x 0 = 0
n = T – R + 1
= 32 - 0 + 1 = 33
Letak Q1 =
1 +1 4
=
1 33+1 4
= 8,5 Q1 = nilai data ke 8 + 0,5 nilai data ke-9
– nilai data ke-8 = 7 + 0,5 8
– 7 = 7 + 0,5 1
= 7,5
Letak Q2 =
2 +1 4
=
2 33+1 4
= 17 Q2 = 16
Letak Q3 =
3 33+1 4
=
3 33+1 4
= 25,5 Q3 = nilai data ke 25 + 0,5 nilai data ke 26
– nilai data ke 25 = 24 + 0,5 34
– 33 = 24 + 0,5 1
= 24,5 Q4 = T = 32
Tabel 3.2.
Kriteria Penilaian Keterampilan Guru Kriteria ketuntasan
Kategori 24,5
≤ skor ≤ 32 Sangat baik
16 ≤ skor 24,5
Baik 7,5
≤ skor 16 Cukup
≤ skor 7,5 Kurang
Skor 0 = jika tidak tampak deskriptor Skor 1 = jika tampak satu deskriptor
Skor 2 = jika tampak dua deskriptor Skor 3 = jika tampak tiga deskriptor
Skor 4 = jika tampak semua deskriptor Rusman, 2012:98
3.6.2.2 Data aktivitas siswa
Rumus : Skor maksimal T = 7 x 4 = 28
Skor minimal R = 7 x 0 = 0 n = T
– R + 1 = 28 - 0 + 1
= 29 Letak Q1 =
1 +1 4
=
1 29+1 4
= 7,5 Q1 = nilai data ke 7 + 0,5 nilai data ke 8
– nilai data ke-7 = 6 + 0,5 8
– 7 = + 0,5 1
= 6,5
Letak Q2 =
2 +1 4
=
2 29+1 4
= 15 Q2 = 14
Letak Q3 =
3 +1 4
=
3 29+1 4
= 22,5 Q3 = nilai data ke 22 + 0,5 nilai data ke 23
– nilai data ke 22 = 21 + 0,5 23
– 22 = 21 + 0,5 1
= 21,5
Letak Q4 = T = 28
Tabel 3.3 Kriteria Penilaian Aktivitas Siswa
Kriteria ketuntasan Kategori
21,5 ≤ skor ≤ 28
Sangat baik 14
≤ skor 21,5 Baik
6,5 ≤ skor 14
Cukup ≤ skor 8,5
Kurang
Skor 0 = jika tidak tampak deskriptor Skor 1 = jika tampak satu deskriptor
Skor 2 = jika tampak dua deskriptor Skor 3 = jika tampak tiga deskriptor
Skor 4 = jika tampak semua deskriptor Rusman, 2012:98
3.7 Indikator Keberhasilan
