IMPLEMENTASI PENDEKATAN BRAIN BASED LEARNING DALAM MENINGKATKAN KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH SISWA SEKOLAH DASAR

  

IMPLEMENTASI PENDEKATAN BRAIN BASED LEARNING DALAM

MENINGKATKAN KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH

SISWA SEKOLAH DASAR

Ading Muslihudin

  

SDN Suganangan 1 Kuningan

ABSTRAK

  Penelitian ini dilaksanakan berawal dari kenyataan rendahnya kemampuan pemecahan

masalah matematis siswa sekolah dasar. Kondisi ini dapat dilihat dari kemampuan siswa yang

  kesulitan dalam menyelesaikan soal-soal matematika yang bersifat non rutin. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa yang mengikuti pembelajaran dengan menggunakan strategi pembelajaran Brain Based

Learning dengan siswa yang mengikuti metode pembelajaran pembelajaran konvensional .

Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif jenis eksperimen dengan Quasy

  

Experimental Design . Populasi dalam penelitian ini seluruh siswa sekolah dasar di Desa

  Suganangan dengan sampel siswa kelas V SDN Suganangan 1 dan SDN Suganangan 2 yang masing-masing berjumlah 25 orang dan 24 orang. Berdasarkan hasil perhitungan, setelah dilakukan uji hipotesis menggunaka n uji t diperoleh kesimpulan bahwa kemampuan pemecahan masalah siswa yang mengikuti strategi Brain Based Learning lebih baik dibanding siswa yang mengiktu metode pembelajaran konvensional.

  Kata Kunci: Brain Based Learning, Kemampuan pemecahan masalah

  PENDAHULUAN Matematika

  merupakan salah satu mata pelajaran yang di ajarkan dari jenjang pendidikan dasar, menengah

  , dan pendidikan tinggi. Sesuai dengan tujuan pembelajaran matematika di jenjang pendidikan dasar dan pendidikan menengah adalah untuk mempersiapkan peserta didik agar dalam dunia pendidikan dapat selalu berkembang secara logis, rasional, kritis, cermat, jujur, efisien dan efektif. Jadi, jelaslah bahwa guru hendaknya mampu menciptakan suasana semedikian rupa sehingga peserta didik aktif bertanya, mempertanyakan, dan mengemukakan gagasan. Belajar memang merupakan suatu proses aktif dari si pembelajar dalam membangun pengetahuannya, bukan proses pasif yang hanya menerima kucura n ceramah guru tentang pengetahuan. (Hasbullah, 2011).

  Pendidikan matematika memiliki posisi yang strategis dalam mempersiapkan sumber daya manusia yang berkualitas. Melalui kemampuan matematika diharapkan dapat terbentuk generasi muda Indonesia yang memiliki sifat-sifat mampu mengidentifikasi masalah serta mampu menyusun strategi pemecahannya. Kemampuan tersebut merupakan kemampuan pemecahan masalah. Menurut Nahdi (2018: 51) kemampuan pemecahan masalah merupakan salah satu kemampuan yang masih menjadi perhatian dalam pembelajaran matematika. Kemampuan pemecahan masalah dapat dikatakan sebagai suatu keterampilan dasar atau kecakapan hidup (life skill) yang harus dimiliki, karena setiap manusia harus mampu memecahkan masalahnya sendiri. pemecahan masalah merupakan kegiatan yang penting dalam pembelajaran matematika, karena kemampuan pemecahan masalah yang diperoleh dalam suatu pembelajaran matematika pada umumnya dapat ditransfer untuk lain. Mengimplementasikan kemampuan pemecahan masalah sebagai tujuan pendidikan sangat dibutuhkan dalam memperoleh pengetahuan yang dapat diterapkan serta membantu siswa agar terlatih dalam menghadapi berbagai masalah dalam kehidupan nyata siswa (Yang, 2012).

  Namun kemampuan siswa di Indonesia dalam pemecahan masalah masih rendah, hal ini dapat dilihat pada perolehan nilai siswa dari Indonesia yang hampir seluruhnya dibawah rata-rata international. Hasil studi TIMSS tahun 2015 mengungkapkan bahwa Indonesia berada pada peringkat ke-45 dari 50 peserta dengan rata-rata skor 397. Hasil studi PISA pada tahun 2015 juga menunjukkan bahwa rendahnya kemampuan matematis siswa, di mana Indonesia hanya berada pada peringkat ke-61 dari 69 negara dengan skor 386.

  Refleksi dari hasil TIMSS dan PISA menunjukkan masih sisiwa siswa di Indonesia kurang terlatih Indonesia dalam menyelesaikan soal-soal dengan karakteristik yang sama dengan soal-soal pada TIMSS dan PISA, yaitu soal-soal pemecahan masalah.

  Matematika sebagai mata pelajaran wajib di setiap jenjang pendidikan dituntut harus mampu mengembang kemampuan pemecahan masalah para siswanya, termasuk siswa sekolah dasar. Hal ini sesuai dengan pendapat Nahdi (2017: 7) yang menjelaskan bahwa kemampuan memecahkan masalah merupakan salah satu tujuan yang diharapkan diperoleh siswa setelah memperoleh pembelajaran matematika.

  Salah satu upaya untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah adalah guru perlu menentukan sebuah model pembelajaran yang relevan dengan materi ajar yang akan disampaikan. Sebuah model pembelajaran yang membantu siswa dimiliki dalam menyelesaikan permasalahan kehidupan nyata sehingga kemampuan pemecahan masalah dan aktivitasnya sesuai dengan apa yang diharapkan dalam tujuan pembelajaran. Dengan adanya relevansi antara materi ajar dengan model pembelajaran yang diterapkan serta dapat memfasilitasi siswa dalam mengkonstruksi pengetahuannya diharapkan kemampuan pemecahan masalah siswa dapat meningkat. Model pembelajaran yang sesuai dengan karakteristik di atas serta diduga dapat menumbuhkan kemampuan pemecahan masalah adalah Brain Based Learning (BBL).

  Menurut Akyurek (dalam Nahdi, 2015: 16

  ) “BBL adalah pendekatan pembelajaran yang didasarkan pada struktur dan fungsi otak manusia. Berbeda dari metode kurikulum saat ini, pembelajaran berbasis otak menekankan pembelajaran bermakna bukan menghapal”. Menurut Gulpinar (2005:302), yang membedakan BBL dengan model pembelajaran yang lain adalah BBL memiliki ciri khas pembelajaran yang rileks, pembelajaran yang konstruktivistik, pembelajaran yang menekankan aspek kerjasama antarsiswa, adanya cukup waktu bagi siswa untuk merefleksikan materi yang telah diterimanya, pembelajaran yang bermakna dan kontekstual. Hal yang sama juga dikemukakan oleh Bilal (2013: 2) bahwa pembelajaran BBL sangat menekankan pada bagaimana siswa dapat belajar lebih bermakna, karena hal ini dapat memperkaya pengalaman siswa. BBL menyediakan pembelajaran yang nyaman bagi siswa serta kesempatan untuk belajar secara lebih bermakna.

  Penelitian ini merupakan studi kuasi eksperimen. Peneliti memilih kuasi eksperimen karena pemilihan sampel tidak secara random tetapi menerima keadaan sampel seadanya. Hal ini dikarenakan eksperimen yang menjadikan manusia sebagai objek, seringkali dijumpai kondisi yang kurang memungkinkan peneliti melaksanakan penugasan random yang disebabkan oleh aturan administratif dan disebabkan tidak alaminya situasi kelompok subjek apabila penugasan random dilakukan.

  Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas V SD di Desa Suganangan Kuningan pada tahun ajaran 2017/2018. Dari populasi tersebut selanjutnya peneliti mengambil sampel. Peneliti memilih siswa kelas V SD Negeri Suganangan 1 sebagai kelas eksperimen (Kelas yang memperoleh pembelajaran Model BBL) dan kelas V Suganangan 2 sebagai kelas kontrol (kelas yang memperoleh pembelajaran konvensional).

  Instrumen untuk mengumpulkan data dalam penelitian ini berupa soal tes matematika, yaitu tes untuk mengukur kemampuan pemecahan masalah matematis siswa. Adapun soal tes ini berbentuk soal uraian. Pemilihan bentuk tes uraian ini bertujuan melihat proses pengerjaan yang dilakukan siswa agar dapat diketahui sejauh mana siswa mampu memecahkan masalah matematika yang diberikan.

  PEMBAHASAN

  Analisis data awal dilakukan untuk mengetahui apakah Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis siswa sebelum diberi perlakuan sama atau berbeda secara signifikan. Analisis data awal yang dilakukan adalah uji perbedaan rerata Pretes Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis. Untuk memilih jenis uji perbedaan rerata yang akan dipakai, terlebih dahulu dilakukan uji prasyarat. Uji prasyarat yang dimaksud adalah uji normalitas data dan uji homogenitas varians. Uji normalitas data menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov

METODOLOGI PENELITIAN

  a

  sedangkan untuk uji homogenitas varians menggunakan uji Levene. Jika kedua data berasal dari populasi yang berdistribusi normal dan homogen, maka uji perbedaan rerata menggunakan uji-t. Jika kedua data berasal dari populasi yang berdistribusi normal akan tetapi tidak homogen, maka uji perbedaan rerata menggunakan uji- t’. sedangkan jika salah satu atau kedua data berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal, maka uji perbedaan rerata adalah uji Mann-Whitney.

  Uji Normalitas Dalam melakukan uji normalitas, penulis menggunakan bantuan software

  diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa varians dari kedua kelompok adalah homogen.

  H o :

  2

  1

   =

  2

  2

   Berdasarkan tabel 2 di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi uji homogenitas varians dari data pretes Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis adalah 0,394. Nilai signifikansi ini lebih besar dari = 0,05, sehingga H

  o

  2. Uji Perbedaan Rerata Skor Pretes Hasil uji prasyarat, yaitu uji normalitas dan uji homogenitas menunjukkan bahwa data Pretes Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis untuk kelas Brain Based

  Eksp. 0,394 H _o Diterima Homogen

  Learning dan kelas konvensional berasal

  dari populasi yang berdistribusi normal dan bervarians homogen. Oleh karena itu uji hipotesis perbedaan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis awal siswa dilakukan dengan menggunakan uji-t. Hasil perhitungan uji perbedaan rerata dari dua kelas eksperimen dan kelas kontrol disajikan pada tabel 3 di bawah ini:

  Tabel 3 Data Hasil Uji Perbedaan Rerata Skor

  Pretes Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis

  Kelas Sig.

  Independent T-test Ket. Kesimpulan Eksp.

  0,235 H o Diterima Tidak Terdapat

  Perbedaan Kon.

  Kon.

  Kelas Uji Levene Kesimpulan Sig. Ket.

1. Analisis Data Pretes a.

  Kesimpulan N Sig. Ket. Pretes Eksp. 24 0,200 H _o Diterima Normal Kon. 24 0,200 H o Diterima Normal

  dengan Uji Kolmogorov-

  Smirnov pada taraf signifikansi α = 0,05.

  Uji normalitas dilakukan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov

  a

  . Hasil perhitungan uji normalitas disajikan pada Tabel di bawah ini :

  Tabel 1 Data Hasil Uji Normalitas Rerata Pretes

  Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis

  Pembelajaran Kolmogorov-Smirnov ^a

  SPSS 20

  Pretes Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis

  o

  : data sampel berasal dari populasi berdistribusi normal Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi untuk Pretes kelas pembelajaran Brain

  Based Learning 0,200 dan kelas

  konvensional sebesar 0,200. Nilai signifikansi untuk kedua kelas lebih besar dari = 0,05 maka H o diterima. Artinya, data nilai Pretes untuk kelas pembelajaran Brain Based Learning maupun kelas konvensional berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

  b.

  Uji Homogenitas Varians Karena data pretes Kemampuan

  Pemecahan Masalah Matematis siswa untuk kedua kelas berasal dari populasi dilanjutkan dengan melakukan uji homogenitas varians dari kedua kelas eksperimen dan kontrol.

  Tabel 2 Data Hasil Uji Homogenitas Rerata

  H

  2

  :

  Uji Homogenitas Varians Karena data N-Gain Kemampuan

  Pemecahan Masalah Matematis siswa untuk kedua kelas berasal dari populasi yang berdistribusi normal, selanjutnya dilakukan uji homogenitas varians dari kedua kelas. Berikut ini disajikan hasil dari perhitungan uji homogenitas:

  Tabel 5 Data Hasil Uji Homogenitas N-Gain

  Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis

  Kelas Uji Levene Kesimpulan Sig. Ket.

  Eksp.

  0,040 H _o Ditolak Tidak Homogen Kon.

  H

  o

  2

  diterima. Artinya, data N-gain Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis untuk kedua kelas berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

  1

   =

  2

  2

   Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi uji homogenitas varians dari data N-gain Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis adalah 0,04. Nilai signifikansi ini lebih besar dari = 0,05, sehingga H

  o

  ditolak. Dapat disimpulkan varians kedua kelompok tidak homogen.

  c.

  Uji Perbedaan Rerata Data N-gain Hasil uji prasyarat, yaitu uji normalitas dan uji homogenitas menunjukkan bahwa data N-gain

  b.

  o

  1

  diterima. Kemudian nilai signifikansi kelas yang menggunakan pembelajaran konvensional sebesar 0,063, lebih besar dari = 0,05 maka H

  o

  Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis kelas yang yang menggunakan pembelajaran dengan Brain Based Learning sebesar 0,054, lebih besar = 0,05 maka H

  H o : data sampel berasal dari populasi berdistribusi normal Tabel di atas menunjukkan nilai signifikansi untuk data N-gain

  :    _o

  H

  Tabel di atas menunjukkan nilai signifikansi uji-t dari data pretes Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis adalah 0,235. Nilai signifikansi ini lebih besar dari 0,05, maka H

  o

  diterima. Artinya, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis awal siswa yang pembelajarannya menggunakan pemebalajaran Brain Based Learning dengan siswa yang pembelajarannya menggunakan pembelajaran konvensional.

3. Analisis Data N-gain

  a .

  a.

  Levene .

  sedangkan untuk uji homogenitas varians menggunakan uji

  Kolmogorov-Smirnov a

  Analisis data N-gain dilakukan untuk melihat perbedaan peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis siswa yang pembelajarannya menggunakan pembelajaran Brain Based Learning dengan siswa yang pembelajarannya menggunakan pembelajaran konvensional. Analisis data N-gain dilakukan dengan uji perbedaan rerata. Untuk memilih jenis uji perbedaan rerata yang akan dipakai, terlebih dahulu dilakukan uji prasyarat. Uji prasyarat yang dimaksud adalah uji normalitas data dan uji homogenitas varians. Uji normalitas data menggunakan

  Hasil perhitungan uji normalitas disajikan pada Tabel berikut.

  Tabel 4 Data Hasil Uji Normalitas Rerata N-gain

  Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Pembelajaran

  Kolmogorov-Smirnov ^a Kesimpulan N Sig. Ket.

  N-gain Eksp. 24 0,054 H o Diterima Normal

  Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov Matematis kelas dengan pembelajaran

  Brain Based Learning

  signifikansi ini lebih kecil dari 0,05, maka dapat disimpulkan H o ditolak. Artinya, peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis siswa yang memperoleh pembelajaran menggunakan pembelajaran Brain Based

  Eksp.

  0,000 H _o ditolak H _a Diterima

  Kon.

  2

  1

  :    _o

  H

  Tabel di atas menunjukkan nilai

  sig. (1-pihak) sebesar 0,000 artinya nilai

  Learning secara signifikan lebih baik

  Kelas Sig.

  daripada siswa yang memperoleh pembelajaran konvensional.

  SIMPULAN

  Peningkatan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa yang memperoleh pembelajaran Brain

  Based Learning lebih baik daripada siswa

  yang memperoleh pembelajaran konvensional.

  DAFTAR PUSTAKA Abdurrahman, G. & Sintawati, M.

  (2013). Strategi Brain-Based

  Learning Dalam Pembelajaran Matematika untuk Mengembangkan Kemampuan Berpikir Kritis dan Kreatif Siswa . Dalam Seminar

  Nasional Matematika dan Aplikasinya. Pendidikan Matematika, Program Pascasarjana, Universitas Negeri Yogyakarta.

  Mann-Whitney (1-pihak) Ket. Kesimpulan

  Matematis

  dan kelas konvensional berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan berdasarkan hasil uji homogenitas kedua kelas tersebut menunjukan bahwa varians dari kedua kelas tidak homogen, oleh karena itu uji hipotesis perbedaan N-gain Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis siswa dilakukan dengan menggunakan uji- t’.

  2

  Hipotesis penelitian yang diajukan, yaitu: “Peningkatan kemampuan Kemampuan

  Pemecahan Masalah Matematis siswa yang dalam pembelajarannya menggunakan pembelajaran Brain Based

  Learning lebih baik daripada siswa yang

  menggunakan pembelajaran konvensional”.

  Rumusan hipotesis statistik yang diuji untuk menguji hipotesis yang diajukan:

  2

  1

  :    _o

  H

  1

  Tabel 6 Data Hasil Uji Perbedaan Rerata Data N- gain Kemampuan Pemecahan Masalah

  :    _a

  H

  Keterangan: µ

  1

  : Rerata skor N-gain Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis siswa yang pembelajarannya menggunakan pembelajaran Brain Based Learning (kelas eksperimen)

  µ

  2

  : Rerata skor N-gain Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis siswa yang pembelajarannya menggunakan pembelajaran konvensional (kelas konvensional)

  Signifikansi yang dihasilkan uji- t’ adalah sig. (2-pihak). Sedangkan uji- t’ yang digunakan untuk menguji perbedaan rerata gain Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis adalah uji satu pihak. Menurut Uyanto (2009), nilai sig. (1- pihak) = sig. (2-pihak). Oleh karena itu, kriteria pengujian yang digunakan adalah jika sig. (1-pihak) lebih besar dari

  = 0,05 maka H o diterima, untuk kondisi lainnya H o ditolak. Hasil perhitungan uji perbedaan rerata disajikan pada tabel 6.

  Akyurek, E. (2013). Effects of Brain-

• – dasar Ilmu Pendidikan. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.

  Model Pembelajaran

  Educational Technology& Society , Vol. 10 No.

  “Multiple Representation Skills and Creativity Effects onMathematical Problem Solving using a Multimedia Whiteboard System”,

  Yogyakarta. Wu-Yuin Hwang, et. al ., (2007).

  Jurnal Cakrawala Pendas. Vol. 4, No. 1, Hal 13-22. Uyanto, S. (2009). Pedoman Analisis Data dengan SPSS . Graha Ilmu.

  Terhadap Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Ditinjau Dari Self Efficacy Siswa.

  Based Learning Dan Model Guided Discovery Learning

  Nahdi, Dede Salim. (2018).

  Jurnal Cakrawala Pendas. Vol 1 No. 1 hal 6-15.

  Kemampuan Representasi Matematis Siswa Sekolah Dasar.

  Collaborative Problem Solving untuk Meningkatkan

  Nahdi, Dede Salim (2017). Implementasi

  Students’ Motivation and Attitudes Levels in Science Class

  Learning. Jurnal Cakrawala Pendas. Vol 3 No. 1 hal 13-22.

  Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis Dan Penalaran Matematis Siswa Melalui Model Brain Based

  Nahdi, Dede Salim (2015).

  (2013). Efektivitas Pendekatan Konstruktivisme dalam Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematika Siswa Sekolah Dasar. Jurnal Pedagogik Pendidikan Dasar . Vol 1, No. 2, Hal 152-291.

  Nahdi, Dede Salim & Somantri, Mubarok.

  Hasbullah. (2011). Dasar

  Brain-Based Learning and Constructivist Models in Education. Journal of Educational Science : Theory and Practice. (5). hlm. 299-306.

  of Educational Sciences : Theory & Practice. (10). hlm. 2077-2103. Gulpinar, M. (2005). The Principles of

  Based Learning on the Academic Achie-vement of Students with Different Learning Styles . Journal

  Bilal, D. (2010). The Effects of Brain-

  . Mevlana International Journal of Educations. (3). hlm. 104-119.

  2, International Forum of Educational Technology & Society (IFETS),p. 209