S JRM 0977368 Appendix7

LAMPIRAN 9

Tabel 4

Data Pretest dan Posttest

Sampel

Pretest Posttest

X X2 Y Y2

1 63 3969 92 8464

2 43 1849 85 7225

3 62 3844 98 9604

4 67 4489 95 9025

5 62 3844 95 9025

6 50 2500 77 5929

7 65 4225 97 9409

8 63 3969 87 7569

9 62 3844 95 9025

10 43 1849 82 6724

11 48 2304 88 7744

12 55 3025 75 5625

13 42 1764 83 6889

14 38 1444 90 8100

15 40 1600 90 8100

16 42 1764 90 8100

17 43 1849 88 7744

18 52 2704 88 7744

19 27 729 67 4489

Kategori Penilaian menurut Arikunto (2008:245)

Angka 100 Keterangan

80-100 Baik sekali

66-79 Baik

56-65 Cukup

40-55 Kurang

30-39 Gagal

LAMPIRAN 10

Uji Normalitas Data Pretest (X) dan Posttest (Y) A.Uji Normalitas Data X (Pretest)

Sebelum melakukan pengujian normalitas data X, terlebih dahulu diperlukan data-data sebagai berikut:

Banyak data (n) = 20 Jumlah skor (Ʃx) = 1000

Jumlah kuadrat skor (Ʃ 2) = 52654

 Untuk mencari rata-rata/mean (� ) digunakan rumus: � = Ʃ

�

= 1000 20

= 50

S 11.81881 7.8847

Max 67 98

 Untuk mencari simpangan baku (s) digunakan rumus: �= n. Ʃx

2-(Ʃx)2

n (n-1)

= 20.52654−(1000

)2

20 (19)

= 1053080−1000000 380

= 53080

380 = 139,6842

= 11,81

 Untuk mencari Zi digunakan rumus: _{� =} �- �

�

 Untuk mencari peluang F (Zi) digunakan rumus: F (Zi) = P (Z ≤Zi) Rumus peluang (P) = 0,5 jadi F (Zi) = 0,05 (Z ≤Zi)

 Untuk menghitung proporsi Zi,Z2,Z3... yang ke Zi

S (Zi) =

� � � �, 2,… � �� �

�

Tabel 5

Uji Normalitas Data Pretest

Sampel X Zi f(zi) s(zi) f(zi)-s(zi)

1 27 -1.94605 0.0262 0.05 -0.0238

2 33 -1.43839 0.0764 0.1 -0.0236

3 38 -1.01533 0.1562 0.15 0.0062

4 40 -0.84611 0.2996 0.2 0.0996

5 42 -0.67689 0.2514 0.3 -0.0486

7 43 -0.59228 0.2776 0.4 -0.1224

8 43 -0.59228 0.2776 0.4 -0.1224

9 47 -0.25383 0.4013 0.45 -0.0487

10 48 -0.16922 0.4364 0.5 -0.0636

11 50 0 0 0.55 -0.55

12 52 0.169222 0.5636 0.6 -0.0364

13 55 0.423055 0.6628 0.65 0.0128

14 62 1.015331 0.8438 0.8 0.0438

15 62 1.015331 0.8438 0.8 0.0438

16 62 1.015331 0.8438 0.8 0.0438

17 63 1.099942 0.8621 0.9 -0.0379

18 63 1.099942 0.8621 0.9 -0.0379

19 65 1.269164 0.8965 0.95 -0.0535

20 67 1.438385 0.9236 1 -0.0764

Dari tabel di atas diperoleh Lhitung= 0,1224. Dengan jumlah sampel (n) = 20 dan pada taraf nyata � = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,190. Dengan demikian tampak bahwa Lhitung < Ltabel. Hal ini berarti data X berdistribusi normal. Artinya hasil penelitian berlaku untuk seluruh populasi. Untuk lebih jelas perhatikan tabel berikut ini:

Hasil Uji Normalitas Tes

Lhitung Ltabel Tafsiran

0,1224 0,190 Normal

Penghitungan Ltabel diperoleh dengan cara:

B.Uji Normalitas Data Y (Posttest)

Sebelum melakukan pengujian normalitas data Y, terlebih dahulu diperlukan data-data sebagai berikut:

Banyak data (n) = 20 Jumlah skor (Ʃy) = 1744

Jumlah kuadrat skor (Ʃ 2) = 153258

 Untuk mencari rata-rata/mean (X) digunakan rumus:

X=Ʃy

�

= 1744 20 = ,

 Untuk mencari simpangan baku (s) digunakan rumus:

S = n. Ʃy

2-(Ʃy)2

n (n-1)

= 20.153258−(1744

)2

20 (19)

= 3065160−3041536 380

= 23624

380 = ,

 Untuk mencari Zi digunakan rumus: Zi = Xi - �

�

 Untuk mencari peluang F (Zi) digunakan rumus: F (Zi) = P (Z ≤Zi) Rumus peluang (P) = 0,5 jadi F (Zi) = 0,05 (Z ≤Zi)

S (Zi) =� � � �, 2,… � �� �

�

Tabel 6

Uji Normalitas data Posttest

Sampel Y Zi f(zi) s(zi) f(zi)-s(zi)

1 67 -2.56193 0.0052 0.05 -0.0448

2 75 -1.5473 0.0618 0.1 -0.0382

3 77 -1.29365 0.0985 0.15 -0.0515

4 82 -0.65951 0.2578 0.25 0.0078

5 82 -0.65951 0.2578 0.25 0.0078

6 83 -0.53268 0.2981 0.3 -0.0019

7 85 -0.27902 0.3936 0.35 0.0436

8 87 -0.02537 0.492 0.4 0.092

9 88 0.101462 0.5398 0.55 -0.0102

10 88 0.101462 0.5398 0.55 -0.0102

11 88 0.101462 0.5398 0.55 -0.0102

12 90 0.355118 0.6368 0.7 -0.0632

13 90 0.355118 0.6368 0.7 -0.0632

14 90 0.355118 0.6368 0.7 -0.0632

15 92 0.608774 0.7257 0.75 -0.0243

16 95 0.989258 0.8365 0.9 -0.0635

17 95 0.989258 0.8365 0.9 -0.0635

18 95 0.989258 0.8365 0.9 -0.0635

19 97 1.242914 0.8925 0.95 -0.0575

20 98 1.369742 0.9131 1 -0.0869

Dari tabel di atas diperoleh Lhitung= 0,0869. Dengan jumlah sampel (n) = 20 dan pada taraf nyata � = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,190. Dengan demikian tampak bahwa

Lhitung < Ltabel. Hal ini berarti data X berdistribusi normal. Artinya hasil penelitian berlaku untukseluruh populasi. Untuk lebih jelas perhatikan tabel berikut ini:

Hasil Uji Normalitas Tes

Lhitung Ltabel Tafsiran

0,0869 0,195 Normal

Penghitungan Ltabel diperoleh dengan cara:

Diketahui n = 20, berdasarkan tabel uji lilifors n = 20 adalah 0,190.

LAMPIRAN 11

Uji Homogenitas Varians Data X dan Y Untuk menguji data homogenitas varians data digunakan rumus:

�= �

� =

�� ��� �� �

�� ��� �����

Berdasarkan pengujian normalitas, diketahui bahwa besar simpangan baku atau standar deviasi (S) dan varians (S2) pretest dan posttest adalah sebagai berikut:

Tabel 7.

Besar Varians Data Pretest dan Posttest

Data Standar Deviasi Varians (� )

Pretest (X) 11,81 139,47

Posttest (Y) 7,88 62,09

�= �

� =

,

, = ,

Dari perhitungan di atas diperoleh Fhitung = 2,25 dan Ftabel = 4,38 dengan dk pembilang = 1 dan dk penyebut = n – 1 = 20 – 1 = 19 sehingga terlihat bahwa Fhitung < Ftabel (2,25 < 4,38) = homogen. Hal ini menunjukan populasi berasal dari varians yang homogen.

LAMPIRAN 12

Uji Signifikansi Perbedaan Rata-Rata Nilai Pretest (X) dan Posttest (Y) Untuk menguji signifikansi perbedaan rata-rata nilai X dan Y digunakan rumus hitung Uji-t sebagai berikut:

= �

Ʃ_{� (� −}2 ₁₎ Dengan keterangan:

Md = mean dari perbedaan antara Pretest (X) dan Posttest (Y)

Xd = deviasi masing-masing subjek (d – Md) Ʃ 2 _{= jumlah kuadrat deviasi}

n = subjek pada sampel df = atau db adalah n – 1

Perhitungan dalam tabel disajikan sebagai berikut: Tabel 8

Distribusi Nilai Pretest, Posttest dan Gain Siswa Sampel Pretest (X) Posttest (Y) Gain (d) = (Y – X)

1 63 92 29

2 43 85 42

3 62 98 36

4 67 95 28

5 62 95 33

6 50 77 27

7 65 97 32

8 63 87 24

9 62 95 33

10 43 82 39

12 55 75 20

13 42 83 41

14 38 90 52

15 42 90 48

16 43 88 45

17 40 90 50

18 52 88 36

19 27 67 40

20 33 82 49

Σ 1000 1744 744

Untuk mengetahui deviasi masing-masing subjek, maka terlebih dahulu dicari

mean dari perbedaan pretest dan posttest dengan rumus sebagai berikut:

� = Ʃ

�

=744 20

= ,

Dari perhitungan di atas, diketahui mean dari pretest dan posttest sebesar 37,2. Kemudian dicari jumlah kuadrat deviasi masing-masing subjek (Ʃ 2 ) yang disajikan dalam tabel berikut:

Tabel 9

Jumlah Kuadrat Deviasi

Sampel d Xd= (d-Md) X2d

1 29 -8.2 67.24

2 42 4.8 23.04

3 36 -1.2 1.44

4 28 -9.2 84.64

6 27 -10.2 104.04

7 32 -5.2 27.04

8 24 -13.2 174.24

9 33 -4.2 17.64

10 39 1.8 3.24

11 40 2.8 7.84

12 20 -17.2 295.84

13 41 3.8 14.44

14 52 14.8 219.04

15 48 10.8 116.64

16 45 7.8 60.84

17 50 12.8 163.84

18 36 -1.2 1.44

19 40 2.8 7.84

20 49 11.8 139.24

Σ Σ d=744 Σ X2

d= 1547.2 Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui data sebagai berikut:

n = 20 Σd = 744 Md = 37,2 Σx2d = 1547,2 dk = 20–1= 19 Jadi nilai t adalah:

= �

Ʃ_{� � −}2 ₁

= 37,2

1547,2 20 (20−1) = 37,2

4,0716 = 18,4

Mencari dengan �= 0,05 dan dk = 19 ; _{0,95 33} = 1,729. Jika

ℎ� �� = 18,4 > = 1,729. Dengan demikian terdapat perbedaan rata-rata

yang signifikan antara hasil pretest dan posttest.

LAMPIRAN 13

Analisis Pengujian Hipotesis

Adapun kriteria penerimaan hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut:

H0 : μ SsP = μ SbP

H1 : μ SsP > μ SbP

Keterangan:

μ SsP : kemampuan kosakata bahasa Jerman setelah diterapkannya perlakuan

permainan im Dreierpack (posttest) dalam pembelajaran.

μ SbP : kemampuan kosakata bahasa Jerman sebelum diterapkannya perlakuan

permainan im Dreierpack (pretest) dalam pembelajaran.

H0 : hasil posttest sama dengan hasil pretest, artinya tidak terdapat peningkatan

hasil belajar siswa dalam meningkatkan kosakata bahasa Jerman setelah mendapat perlakuan dengan teknik permainan im Dreierpack

H1 : hasil posttest setelah perlakuan lebih besar dari hasil pretest, artinya

terdapat peningkatan hasil belajar siswa dalam meningkatkan kosakata bahasa Jerman setelah mendapat perlakuan dengan teknik permainan im Dreierpack

Berdasarkan perhitungan di atas, diperoleh _{ℎ� ��} = 18,4 sedangkan = 1,729. Maka dapat disimpulkan bahwa _{ℎ� ��} > , maka artinya H₁ diterima dan H0 ditolak. Hal ini menunjukan bahwa kemampuan akhir siswa lebih baik daripada sebelum mengguna kan teknik permainan im Dreierpack.

S (Zi) =� � � �, 2,… � �� �

�

Tabel 6

Uji Normalitas data Posttest

Sampel Y Zi f(zi) s(zi) f(zi)-s(zi) 1 67 -2.56193 0.0052 0.05 -0.0448 2 75 -1.5473 0.0618 0.1 -0.0382 3 77 -1.29365 0.0985 0.15 -0.0515 4 82 -0.65951 0.2578 0.25 0.0078 5 82 -0.65951 0.2578 0.25 0.0078 6 83 -0.53268 0.2981 0.3 -0.0019 7 85 -0.27902 0.3936 0.35 0.0436 8 87 -0.02537 0.492 0.4 0.092 9 88 0.101462 0.5398 0.55 -0.0102 10 88 0.101462 0.5398 0.55 -0.0102 11 88 0.101462 0.5398 0.55 -0.0102 12 90 0.355118 0.6368 0.7 -0.0632 13 90 0.355118 0.6368 0.7 -0.0632 14 90 0.355118 0.6368 0.7 -0.0632 15 92 0.608774 0.7257 0.75 -0.0243 16 95 0.989258 0.8365 0.9 -0.0635 17 95 0.989258 0.8365 0.9 -0.0635 18 95 0.989258 0.8365 0.9 -0.0635 19 97 1.242914 0.8925 0.95 -0.0575 20 98 1.369742 0.9131 1 -0.0869

Dari tabel di atas diperoleh Lhitung= 0,0869. Dengan jumlah sampel (n) = 20 dan pada taraf nyata � = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,190. Dengan demikian tampak bahwa

Lhitung < Ltabel. Hal ini berarti data X berdistribusi normal. Artinya hasil penelitian berlaku untukseluruh populasi. Untuk lebih jelas perhatikan tabel berikut ini:

Hasil Uji Normalitas Tes

Lhitung Ltabel Tafsiran

0,0869 0,195 Normal

Penghitungan Ltabel diperoleh dengan cara:

Diketahui n = 20, berdasarkan tabel uji lilifors n = 20 adalah 0,190.

LAMPIRAN 11

Uji Homogenitas Varians Data X dan Y Untuk menguji data homogenitas varians data digunakan rumus:

�= �

� =

�� ��� �� � �� ��� �����

Berdasarkan pengujian normalitas, diketahui bahwa besar simpangan baku atau standar deviasi (S) dan varians (S2) pretest dan posttest adalah sebagai berikut:

Tabel 7.

Besar Varians Data Pretest dan Posttest

Data Standar Deviasi Varians (� )

Pretest (X) 11,81 139,47

Posttest (Y) 7,88 62,09

�= �

� =

,

, = ,

Dari perhitungan di atas diperoleh Fhitung = 2,25 dan Ftabel = 4,38 dengan dk pembilang = 1 dan dk penyebut = n – 1 = 20 – 1 = 19 sehingga terlihat bahwa Fhitung < Ftabel (2,25 < 4,38) = homogen. Hal ini menunjukan populasi berasal dari varians

LAMPIRAN 12

Uji Signifikansi Perbedaan Rata-Rata Nilai Pretest (X) dan Posttest (Y)

Untuk menguji signifikansi perbedaan rata-rata nilai X dan Y digunakan rumus hitung Uji-t sebagai berikut:

= �

Ʃ_{� (� −}2 ₁₎

Dengan keterangan:

Md = mean dari perbedaan antara Pretest (X) dan Posttest (Y)

Xd = deviasi masing-masing subjek (d – Md) Ʃ 2 _{= jumlah kuadrat deviasi}

n = subjek pada sampel df = atau db adalah n – 1

Perhitungan dalam tabel disajikan sebagai berikut:

Tabel 8

Distribusi Nilai Pretest, Posttest dan Gain Siswa

Sampel Pretest (X) Posttest (Y) Gain (d) = (Y – X)

1 63 92 29

2 43 85 42

3 62 98 36

4 67 95 28

5 62 95 33

6 50 77 27

7 65 97 32

8 63 87 24

9 62 95 33

10 43 82 39

12 55 75 20

13 42 83 41

14 38 90 52

15 42 90 48

16 43 88 45

17 40 90 50

18 52 88 36

19 27 67 40

20 33 82 49

Σ 1000 1744 744

Untuk mengetahui deviasi masing-masing subjek, maka terlebih dahulu dicari mean dari perbedaan pretest dan posttest dengan rumus sebagai berikut:

� = Ʃ

�

=744 20

= ,

Dari perhitungan di atas, diketahui mean dari pretest dan posttest sebesar 37,2. Kemudian dicari jumlah kuadrat deviasi masing-masing subjek (Ʃ 2 ) yang disajikan dalam tabel berikut:

Tabel 9

Jumlah Kuadrat Deviasi

Sampel d Xd= (d-Md) X2d

1 29 -8.2 67.24

2 42 4.8 23.04

3 36 -1.2 1.44

4 28 -9.2 84.64

6 27 -10.2 104.04

7 32 -5.2 27.04

8 24 -13.2 174.24

9 33 -4.2 17.64

10 39 1.8 3.24

11 40 2.8 7.84

12 20 -17.2 295.84

13 41 3.8 14.44

14 52 14.8 219.04

15 48 10.8 116.64

16 45 7.8 60.84

17 50 12.8 163.84

18 36 -1.2 1.44

19 40 2.8 7.84

20 49 11.8 139.24

Σ Σ d=744 Σ X2

d= 1547.2 Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui data sebagai berikut:

n = 20 Σd = 744 Md = 37,2 Σx2d = 1547,2 dk = 20–1= 19 Jadi nilai t adalah:

= �

Ʃ_{� � −}2 ₁

= 37,2 1547,2 20 (20−1) = 37,2

4,0716 = 18,4

Mencari dengan �= 0,05 dan dk = 19 ; _{0,95 33} = 1,729. Jika

ℎ� �� = 18,4 > = 1,729. Dengan demikian terdapat perbedaan rata-rata

yang signifikan antara hasil pretest dan posttest.

LAMPIRAN 13

Analisis Pengujian Hipotesis

Adapun kriteria penerimaan hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut: H0 : μ SsP = μ SbP

H1 : μ SsP > μ SbP Keterangan:

μ SsP : kemampuan kosakata bahasa Jerman setelah diterapkannya perlakuan permainan im Dreierpack (posttest) dalam pembelajaran.

μ SbP : kemampuan kosakata bahasa Jerman sebelum diterapkannya perlakuan permainan im Dreierpack (pretest) dalam pembelajaran.

H0 : hasil posttest sama dengan hasil pretest, artinya tidak terdapat peningkatan hasil belajar siswa dalam meningkatkan kosakata bahasa Jerman setelah mendapat perlakuan dengan teknik permainan im Dreierpack

H1 : hasil posttest setelah perlakuan lebih besar dari hasil pretest, artinya terdapat peningkatan hasil belajar siswa dalam meningkatkan kosakata bahasa Jerman setelah mendapat perlakuan dengan teknik permainan im Dreierpack

Berdasarkan perhitungan di atas, diperoleh _{ℎ� ��} = 18,4 sedangkan = 1,729. Maka dapat disimpulkan bahwa _{ℎ� ��} > , maka artinya H₁ diterima dan H0 ditolak. Hal ini menunjukan bahwa kemampuan akhir siswa lebih baik