untuk semua aspek kemampuan menganalisis kelas eksperimen sebesar 0,52 dengan persentase sebesar 52 berada pada kategori sedang. Sedangkan, pada
kelas kontrol peningkatan N-Gain untuk kemampuan menganalisis aspek membedakan sebesar 0,43 dengan persentase sebesar 43 berada pada kategori
sedang, mengorganisasi sebesar 0,23 dengan persentase N-Gain sebesar 23 berada pada kategori rendah, dan aspek mengatribusikan sebesar 0,34 dengan
persentase N-Gain sebesar 34 berada pada kategori sedang. Rata-rata untuk semua aspek kemampuan menganalisis kelas kontrol sebesar 0,33 dengan
persentase sebesar 33 berada pada kategori sedang. Rata-rata kenaikan kemampuan menganalisis siswa pada tiap aspek
berdasarkan uji N-Gain dapat dilihat pada gambar Grafik 4.1 berikut ini:
Gambar 4.1 Grafik Nilai Uji N-Gain pada Tiap Aspek Kemampuan
Menganalisis
Berdasarkan Gambar 4.1 di atas, terlihat bahwa peningkatan kemampuan menganalisis siswa pada masing-masing aspek pada kelas eksperimen lebih tinggi
dibandingkan dengan kelas kontrol. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan lembar kerjas siswa LKS berbasis model problem solving Polya dapat
meningkatkan kemampuan menganalisis siswa lebih baik daripada LKS penerbit yang biasa siswa gunakan.
Adapun peningkatan kemampuan menganalisis dari per-siswa pada kelas
eksperimen dan kelas kontrol dapat dilihat pada Tabel 4.6 dibawah ini:
- 0,10
0,20 0,30
0,40 0,50
0,60
Membedakan Mengorganisasikan
Mengatribusikan 0,46
0,57 0,44
0,43 0,23
0,34
Nila i
N -Ga
in
Aspek Kemampuan Menganalisis
Eksperimen Kontrol
Tabel 4.6 Hasil Uji N-Gain Kemampuan Menganalisis Per-Siswa
Kelas Eksperimen dan Kelas Kontrol Nilai N-Gain
Kategori Banyak Siswa
Kelas Eksperimen Kelas Kontrol
g 0,7 Tinggi
2 Siswa -
0,3 ≤ g ≥ 0,7 Sedang
26 Siswa 16 Siswa
g 0,3 Rendah
2 Siswa 14 Siswa
Perhitungan untuk menentukan Tabel 4.6 di atas terdapat pada lampiran 3G. Berdasarkan Tabel 4.6 di atas terlihat bahwa, untuk nilai g 0,7 yang
berada pada kategori tinggi, kelas eksperimen sebanyak 2 siswa dan kelas kontrol tidak ada. Nilai N-Gain pada rentang
0,3 ≤ g ≥ 0,7 yang berada pada kategori sedang, kelas eksperimen sebanyak 26 siswa dan kelas kontrol 16 siswa.
Sedangkan untuk nilai g 0,3 yang berada pada kategori rendah, kelas eksperimen sebanyak 2 siswa dan kelas kontrol sebanyak 14 siswa. Dari hasil
tersebut terlihat bahwa peningkatan kemampuan menganalisis siswa kelas eksperimen lebih unggul dibandingkan dengan kelas kontrol.
5. Data Lembar Observasi Aktivitas siswa
Hasil observasi direkapitulasi dan dijumlahkan skor dari observer untuk setiap indikator. Skor yang diperoleh kemudian dihitung persentasenya dan
dikonversi menjadi data kualitatif. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut ini:
Tabel 4.7 Hasil Lembar Observasi Aktivitas Siswa No.
Indikator Lembar Observasi Persentase
Kesimpulan
1. Memahami Masalah
71 Baik
2. Membuat Rencana
68 Baik
3. Melaksanakan Rencana Penyelesaian
73 Baik
4. Memeriksa Kembali
76 Baik
Rata-rata 72
Baik
Lembar observasi aktivitas siswa dapat dilihat pada lampiran 4E. Berdasarkan Tabel 4.7 di atas dapat terlihat bahwa pada indikator
memahami masalah memperoleh persentase sebesar 71 baik. Artinya, dalam setiap pertemuan siswa memahami masalah dari setiap pertanyaan di dalam LKS
dengan baik. Selanjutnya, dalam membuat rencana penyelesaian masalah memperoleh persentase 68 baik. Hal itu menunjukan bahwa siswa memahami
dalam membuat rencana penyelesaian masalah dengan baik dari soal yang disajikan. Kemudian dalam melaksanakan rencana penyelesaian masalah yang
telah dibuat memperoleh 73 baik, artinya siswa mampu melaksanakan rencana yang telah mereka buat dengan baik. Dan untuk tahapan yang terakhir yaitu
memeriksa kembali jawaban memperoleh 76 baik. Artinya siswa mampu memeriksa jawaban mereka dengan baik. Secara keseluruhan penerapan LKS
berbasis problem solving Polya pada konsep fluida dinamis dapat dilaksanakan dengan baik 72 oleh para siswa.
6. Data Angket Respon Siswa
Hasil data angket direkapitulasi dan dijumlahkan skor masing-masing siswa untuk setiap indikator. Skor yang diperoleh kemudian dihitung persentasenya dan
dikonversi menjadi data kualitatif. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut ini:
Tabel 4.8 Hasil Angket Respon Siswa No.
Indikator Angket Persentase
Kesimpulan
1. Minat siswa terhadap
pembelajaran fisika sebelum menggunakan LKS
63 Baik
2. Desain LKS berbasis Problem
Solving Polya 67
Baik 3.
Isi LKS berbasis Problem Solving Polya
70 Baik
4. Pembelajaran fisika dengan
menggunakan LKS berbasis Problem Solving Polya
71 Baik
Angket respon siswa dapat dilihat pada lampiran 3H. Berdasarkan Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa respon siswa terhadap
pembelajaran fisika sebelum menggunakan LKS problem solving Polya memperoleh persentase sebesar 63 baik. Setelah LKS problem solving Polya
diimplementasikan dalam pembelajaran fisika, persentase respon siswa meningkat menjadi 71 baik. Hal ini menunjukan bahwa, siswa cenderung lebih
menyenangi pembelajaran dengan LKS problem solving Polya dibandingkan dengan LKS penerbit.
Menurut siswa desain LKS problem solving Polya sudah baik. Hal ini ditunjukan oleh persentase pada indikator kedua sebesar 67 baik. Selain itu, isi
LKS problem solving Polya juga mendapat respon yang baik dari siswa. Persentase respon siswa terhadap isi LKS problem solving Polya sebesar 70
baik. Jadi berdasarkan data keseluruhan respon siswa, dapat dinyatakan bahwa penerapan LKS problem solving Polya pada pembelajaran fisika lebih di terima
siswa dibandingkan dengan pembelajaran yang menggunakan LKS penerbit.
B. Analisis Data
Data penelitian hasil pretest dan posttest selanjutnya dianalisis dengan menggunakan uji prasyarat dan uji hipotesis. Tujuan dari analisis data ini adalah
agar data yang diperoleh lebih representatif dalam menggambarkan keadaan hasil penelitian yang sebenarnya
1. Hasil Analisis Uji Prasyarat
Analisis uji prasyarat yang digunkan adalah uji normalitas dan uji homogenitas. Berikut penjelasan dari masing-masing uji prasyarat tersebut.
a. Uji Normalitas Tes Kemampuan Menganalisis
Uji normalitas dilakukan terhadap data hasil pretest dan posttest pada kelas kontrol dan kelas eksperimen. Uji normalitas ini menggunakan rumus uji kai
kuadrat chi square test. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui data berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak, dengan ketentuan bahwa data
dari populasi yang berdistribusi normal jika memenuhi kriteria χ
2 hitung
χ
2 tabel
, sedangkan jika memenuhi kriteria
χ
2 hitung
χ
2 tabel
maka data dari populasi berdistribusi tidak normal. Berikut ini adalah hasil yang diperoleh dari
perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.9:
Tabel 4.9 Hasil Perhitungan Uji Normalitas Kai-Kuadrat Statistik
Pretest Posttest
Kelas Eksperimen
Kelas Kontrol
Kelas Eksperimen
Kelas Kontrol
Nilai χ
2 hitung
1,612 3,976
6,745 4,992
Nilai χ
2 tabel
7,815 9,488
12,592 11,070
Keputusan data
terdistribusi normal
data terdistribusi
normal data
terdistribusi normal
data terdistribusi
normal Perhitungan uji normalitas secara rinci dilihat pada lampiran 2D dan 3C.
Berdasarkan Tabel 4.9 di atas terlihat bahwa nilai χ
2 hitung
semua data lebih kecil dibandingkan nilai
χ
2 tabel
, dengan χ
2 tabel
didapat dari tabel kai kuadrat statistik dengan taraf signifikansi
α 5. Hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa kemampuan menganalisis siswa pada kelas eksperimen maupun kelas kontrol
terdistribusi normal.
b. Uji Homogenitas Tes Kemampuan Menganalisis
Uji homogenitas dilakukan terhadap data hasil pretest dan posttest pada kelas kontrol dan kelas eksperimen. Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui
kesamaan kemampuan menganalisis siswa antara kelas eksperimen dan kelas kontrol. Adapun uji homogenitas yang digunakan adalah rumus uji Fisher.
Keputusan diambil berdasarkan pada ketentuan pengujian homogenitas yaitu jika F
hitung
F
tabel
, maka kelas tersebut dinyatakan homogen, sedangkan jika F
hitung
F
tabel
, maka kelas tersebut dinyatakan tidak homogen. Berikut ini adalah hasil yang diperoleh dari perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.10 sebagai berikut:
Tabel 4.10 Hasil Perhitungan Uji Homogenitas Statistik
Pretest Posttest
Kelas Eksperimen
Kelas Kontrol
Kelas Eksperimen
Kelas Kontrol
Nilai Varians 8,35
7,12 9,55
9,18 Nilai F
hitung
1,38 1,08
Nilai F
tabel
1,84 Keputusan
data homogen data homogen
