BAB 4 PENGOLAHAN DAN PEMBAHASAN DATA. Setelah melakukan uji coba Model Examples Non Examples, penulis

Transkripsi

1 BAB 4 PENGOLAHAN DAN PEMBAHASAN DATA 4.1 Deskripsi Data Setelah melakukan uji coba Model Examples Non Examples, penulis memperoleh data berupa skor yang diperoleh berupa skor prates dan skor pascates dari hasil menulis siswa. Data hasil menulis dapat dilihat sebagai berikut. Tabel 4.1 Data Hasil Menulis Prates Nilai Prates Ratarata No. Nama Siswa P1 P2 P3 Prates 1 Ade Sumintra ,3 2 Amanda Carissa ,0 3 Ananto Wibowo ,3 4 Anggi Fitriani ,7 5 Anjasari Evanata ,0 6 Annisa Sartika ,7 7 Astrid Jein ,3 8 Bayu Nugraha ,3 9 Dewi Ambarwati ,3 10 Dewi Yuliana ,7 11 Dwi Rachmansyah ,7 12 Faizal Muhammad ,0 13 Fazar Purwanto ,0 14 Ferry Mandiri ,7 15 Ilman Sidiq ,7 16 Imas Sri Rohani ,0 17 Kiki Kuntara ,3 18 Kodijah ,3 19 Kristina ,0 20 Manda Lolitasari ,7 21 Melviani Rayina ,0 22 Mira Mariana ,7 49

2 50 23 M. Irwan ,3 24 M. Rizky ,3 25 Mukhtar Hanif ,7 26 Myliso Sakada ,3 27 Nisya Nurrani ,7 28 Nita Rosiani ,0 29 Nurul Choerunnisa ,0 30 Rizky Pratama ,3 31 Rizkyka ,3 32 Ryan Budi ,3 33 Siti Fatimah ,0 34 Siti Kodariah ,0 35 Suryana Yogi ,3 36 Syifa Nuraini ,7 37 Tia Endah ,0 38 Vika Widyani ,7 39 Yogi Nugraha ,0 40 Yulia Amaliah ,7 Tabel 4.2 Data Hasil Menulis Pascates Nilai Prates Ratarata No. Nama Siswa P1 P2 P3 Prates 1 Ade Sumintra Amanda Carissa Ananto Wibowo ,3 4 Anggi Fitriani Anjasari Evanata ,3 6 Annisa Sartika Astrid Jein ,3 8 Bayu Nugraha ,7 9 Dewi Ambarwati ,7 10 Dewi Yuliana Dwi Rachmansyah Faizal Muhammad Fazar Purwanto Ferry Mandiri Ilman Sidiq

3 51 16 Imas Sri Rohani Kiki Kuntara ,7 18 Kodijah ,7 19 Kristina ,3 20 Manda Lolitasari ,7 21 Melviani Rayina Mira Mariana ,3 23 M. Irwan ,7 24 M. Rizky ,7 25 Mukhtar Hanif ,3 26 Myliso Sakada ,7 27 Nisya Nurrani Nita Rosiani Nurul Choerunnisa ,7 30 Rizky Pratama Rizkyka ,3 32 Ryan Budi Siti Fatimah ,7 34 Siti Kodariah ,7 35 Suryana Yogi ,7 36 Syifa Nuraini ,3 37 Tia Endah ,3 38 Vika Widyani ,3 39 Yogi Nugraha ,3 40 Yulia Amaliah ,7 4.2 Pengolahan Data Uji Reliabilitas Antarpenimbang Uji reliabilitas antarpenimbang ini digunakan untuk mengetahui tingkat penilaian antara penguji yang satu dengan penguji yang lainnya bagi setiap testi. Sebagai tolak ukur tentang berapa besar koefisien reliabilitas uji antarpenimbang, kita dapat melihatnya dalam tabel Guilfort. < dari 0,20 : tidak ada korelasi 0,20-0,40 : korelasi rendah

4 52 0,40-0,60 : korelasi sedang 0,60-0,80 : korelasi tinggi 0,80-0,99 : korelasi tinggi sekali 1,0 : sempurna Uji Reliabilitas Antarpenimbang Data Nilai Prates Tabel 4.3 Data Nilai Uji Antarpenimbang Hasil Nilai Prates No. Urut P1 P1 2 P2 P2 2 P3 P3 2 ΣP ΣP

5 Diketahui: ΣX2 = N = 40 ΣX = 6445 K = 3 (ΣXp)2 = Σ(ΣX1) = Jawab

6 54

7 55 Dengan menggunakan prinsip ANAVA maka data-data di atas dapat dimasukkan ke dalam format ANAVA sebagai berikut. Sumber variasi SS Dk (N-1) varians Dari testi 22674,8 : 39 = 581,4 Dari penguji 1120,4 2 Dari kekeliruan 3579,6 : 78 = 45,9 rumus: Dengan demikian, maka rebilitas antarpenimbang yang dinyatakan dengan Sesuai dengan table Guilfort maka hasil perhitungan reliabilitas untuk prates sebesar 0,9 berkorelasi tinggi sekali.

8 Uji Reliabilitas Antarpenimbang Data Nilai Pascates Tabel 4.4 Data Nilai Uji Antarpenimbang Hasil Nilai Pascates No. Urut P1 P1 2 P2 P2 2 P3 P3 2 ΣP ΣP

9 Diketahui: ΣX2 = N = 40 ΣX = 7555 K = 3 (ΣXp)2 = Σ(ΣX1) = Jawab

10 58 Dengan menggunakan prinsip ANAVA maka data-data di atas dapat dimasukkan ke dalam format ANAVA sebagai berikut. Sumber variasi SS Dk (N-1) varians Dari testi 20574,8 : 39 = 527,6 Dari penguji 611,67 2 Dari kekeliruan 3538,3 : 78 = 45,4 rumus: Dengan demikian, maka rebilitas antarpenimbang yang dinyatakan dengan

11 59 Sesuai dengan table Guilfort maka hasil perhitungan reliabilitas untuk pascates sebesar 0,9 berkorelasi tinggi sekali Uji Normalitas Data Tes Prates Membuat Tabel Distribusi Frekuensi Rentang/Jangkauan = Data terbesar Data terkecil = 75 23,3 = 51,7 Banyak Siswa (n) = 40 Banyak Kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 43 = 6,29 Banyak kelas yang diambil 7 Panjang Interval (p) = = Panjang interval yang diambil 8 Ujung bawah kelas pertama 21,5 Tabel 4.5 Nilai Prates Nilai Frekuensi 21,5 29,4 1 29,5 37,4 6 37,5 45,4 6 45,5 53,4 5 53,5 61,4 7 61,5 69,4 9

12 60 69,5 77,4 6 Jumlah 40 Mencari Nilai Rata-rata dan Simpangan Baku Untuk mencari nilai rata-rata dan simpangan baku (s) diperlukan besaran-besaran sebagai berikut. Tabel 4.6 Nilai statistika untuk mencari dan s dari data prates Nilai Frekuensi Tanda (f i ) Kelas (x i ) 2 x i f i x i 2 f i x i 21,5 29, ,5 37, ,5 45, ,5 53, ,5 61, ,5 69, ,5 77, Jumlah Dari data pada tabel, maka: 14,26 Diperoleh nilai rata-rata 53,85dan nilai simpangan baku 14,26.

13 61 Menguji Normalitas Data Nilai Prates Perumusan hipotesis: H 0 H 1 : Nilai Prates berdistribusi normal. : Nilai Prates tidak berdistribusi normal. Tabel 4.7 Data Uji Normalitas Prates Batas Kelas Z 21, , , , , , , , Luas Daerah E i O i Jumlah 6.08 Dari data pada tabel di atas diperoleh: Menentukan : Taraf signifikansi ( ) = 0,01 Derajat kebebasan (dk) = k 3 = 7 3 = 4

14 62 Dari hasil perhitungan diperoleh, maka H 0 diterima. Berarti nilai prates berdistribusi normal Pascates Membuat Tabel Distribusi Frekuensi Rentang/Jangkauan = Data terbesar Data terkecil = 83,3 38,3 = 45 Banyak Siswa (n) = 40 Banyak Kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 40 = 6,29 Banyak kelas yang diambil 7 Panjang Interval (p) = = Panjang interval yang diambil 7 Ujung bawah kelas pertama 35,5 Tabel 4.8 Nilai Pascates Nilai Frekuensi 35,5 42,4 4 42,5 49,4 4 49,5 56,4 5 56,5 63,4 6 63,5 70,4 8 70,5 77,4 7

15 63 77,5 84,4 6 Jumlah 40 Mencari Nilai Rata-rata dan Simpangan Baku Untuk mencari nilai rata-rata dan simpangan baku (s) diperlukan besaran-besaran sebagai berikut. Tabel 4.9 Nilai Statistika Untuk Mencari dan S Dari Data Pascates Nilai Frekuensi Tanda (f i ) Kelas (x i ) 2 x i f i x i 2 f i x i 35,5 42, ,5 49, ,5 56, ,5 63, ,5 70, ,5 77, ,5 84, Jumlah Dari data pada tabel di atas, maka: 13,33 Diperoleh nilai rata-rata 62,58 dan nilai simpangan baku 13,33

16 64 Menguji Normalitas Data Nilai Pascates Perumusan hipotesis: H 0 H 1 : Nilai tes pascates berdistribusi normal. : Nilai tes pascates tidak berdistribusi normal. Tabel 4.10 Data Uji Normalitas Tes pascates Batas Kelas Z Luas Daerah Ei Oi Jumlah 6.06

17 65 Dari data pada tabel di atas diperoleh: Menentukan : Taraf signifikansi ( ) = 0,01 Derajat kebebasan (dk) = k 3 = 7 3 = 4 Dari hasil perhitungan diperoleh, maka H 0 diterima. Berarti nilai pasca tes berdistribusi normal Pengujian Hipotesis Tabel 4.11 Distribusi Perbedaan Rata-rata Prates dan Pascates No. Nama Nilai Prates Nilai Pascates Gain (d) X X 2 d 1. Ade Sumintra 73,3 80 6,7-2,6 44,5 2. Amanda Carissa 65, ,0 5,8 495,9 3. Ananto Wibowo 73,3 83,3 10,0 0,8 5,6 4. Anggi Fitriani 56, ,3 4,1 222,3 5. Anjasari Evanata 75,0 83,3 8,3-0,9 7,0 6. Annisa Sartika 51, ,3 4,1 222,3 7. Astrid Jein 58,3 68,3 10,0 0,7 5,6 8. Bayu Nugraha 63,3 71,7 8,3-0,9 7,0 9. Dewi Ambarwati 63,3 71,7 8,3-0,9 7,0 10. Dewi Yuliana 61,7 70 8,3-0,9 7,0 11. Dwi Rachmansyah 66,7 75 8,3-0,9 7,0 12. Faizal Muhammad 35, ,0 5,8 495,9

18 Fazar Purwanto 70, ,0 0,8 5,6 14. Ferry Mandiri 51,7 60 8,3-0,9 7,0 15. Ilman Sidiq 51,7 60 8,3-0,9 7,0 16. Imas Sri Rohani 35, ,0 0,8 5,6 17. Kiki Kuntara 68,3 76,7 8,3-0,9 7,0 18. Kodijah 58,3 66,7 8,3-0,9 7,0 19. Kristina 45,0 53,3 8,3-0,9 7,0 20. Manda Lolitasari 41,7 46,7 5,0-4,3 90,3 21. Melviani Rayina 60, ,0 0,8 5,6 22. Mira Mariana 71,7 78,3 6,7-2,6 44,5 23. M. Irwan 58,3 61,7 3,3-5,9 116,7 24. M. Rizky 33,3 41,7 8,3-0,9 7,0 25. Mukhtar Hanif 56,7 63,3 6,7-2,6 44,5 26. Myliso Sakada 48,3 56,7 8,3-0,9 7,0 27. Nisya Nurrani 61,7 70 8,3-0,9 7,0 28. Nita Rosiani 40, ,0 5,8 495,9 29. Nurul Choerunnisa 35,0 41,7 6,7-2,6 44,5 30. Rizky Pratama 38,3 45 6,7-2,6 44,5 31. Rizkyka 43,3 53,3 10,0 0,8 5,6 32. Ryan Budi 33,3 40 6,7-2,6 44,5 33. Siti Fatimah 60,0 66,7 6,7-2,6 44,5 34. Siti Kodariah 70,0 76,7 6,7-2,6 44,5 35. Suryana Yogi 23,3 46,7 23,3 14,1 4627,9 36. Syifa Nuraini 41,7 53,3 11,7 2,4 68,1 37. Tia Endah 65,0 73,3 8,3-0,9 7,0 38. Vika Widyani 51,7 58,3 6,7-2,6 44,5 39. Yogi Nugraha 30,0 38,3 8,3-0,9 7,0 40. Yulia Amaliah 61,7 71,7 10,0 0,8 5,6 2148,3 2518,3 370,0 7380,3 1) Mencari mean dari perbedaan prates dan pascates dengan rumus: a. Mean prates

19 67 b. Mean pascates c. Perbedaan mean prates dan pascates 2) Menentukan derajat kebebasan dengan rumus: db = N-1 = 40 1 = 39 3) Menentukan nilai t, digunakan rumus uji-t sebagai berikut:

20 68 Keterangan: Md Xd X 2 d N = mean dari perbedaan prates dan pascates = deviasi masing-masing subjek (d-md) = jumlah kuadrat deviasi = subjek pada sampel db = derajat kebebasan ditentukan N-1 Mencari nilai t tabel = 0,99 Dk= N-1=40-1=39 Dengan interpolasi linier mencari t (0,99,39) t (0,99,39) ada diantara t (0,99;30) dan t (0,99;40) t (0,99;30) = 2,46 dan t (0,99;40) = 2,42

21 69 Berdasarkan perhitungan di atas, diketahui t tabel sebesar 2,1 pada kepercayaan 99%. Dengan t hitung (4,2) dan t tabel (2,1) pada taraf kepercayaan 99% dengan derajat kebebasan 39, terbukti t hitung > t tabel. Oleh karena itu, perbedaan rata-rata prates dan pascates terbukti signifikan 4.3 Pengolahan Angket Pengolahan angket didasarkan pada pernyataan dari masing-masing soal. Pengolahan data angket ini dilakukan dengan cara menghitung jumlah siswa yang menjawab tiap pernyataan kemudian dibagi dengan jumlah siswa yang mengikuti pengisian angket. Setelah itu, hasilnya dikalikan 100% maka penulis akan memperoleh persentasenya. Angket yang diberikan berjumlah 5 butir soal dengan pilihan jawaban Ya dan Tidak dengan disertai alasan. Berikut ini adalah rekapitulasi hasil angket siswa. Tabel 4.12 Rekapitulasi Hasil Pengisian Angket Siswa No. Pertanyaan Soal 1. Saya merasa tertarik menulis karangan deskripsi. 2. Penerapan model examples non examples memotivasi saya untuk aktif menulis. Pilihan F E JS Jawaban (%) Ya Tidak Ya ,5 Tidak ,5

22 70 3. Penggunaan media dalam model examples non examples dapat membantu dalam menuangkan ide ketika mengarang. 4. Kemampuan menulis saya meningkat setelah menggunakan model examples non examples 5. Saya berpendapat sebaiknya model examples non examples diterapkan dalam pelajaran Bahasa Indonesia khususnya menulis, karena dapat meningkatkan kemampuan siswa dalam menulis/mengarang. Ya Tidak Ya Tidak Ya ,5 Tidak ,5 Kesimpulan yang dapat diperoleh penulis dari rekapitulasi tabel di atas adalah sebagai berikut. 1) Berdasarkan pertanyaan nomor satu, diketahui jumlah siswa yang tertarik menulis karangan deskripsi adalah sebanyak 75%. Sebagian besar menyertakan alasan bahwa mereka memang pada dasarnya suka menulis dan dapat menuangkan ide yang ada dipikiran mereka. 25% siswa lainnya menyatakan tidak tertarik menulis karangan deskripsi dengan berbagai alasan diantaranya mereka menyatakan bahwa mereka tidak menyukai pelajaran menulis. Data ini menunjukan bahwa lebih dari setengahnya siswa tertarik menulis karangan deskripsi. 2) Pendapat siswa tentang penerapan model examples non examples dapat memotivasi untuk aktif menulis dinyatakan dengan jumlah siswa yang menyatakan Ya sebanyak 33 orang (82,5%) dengan beragam alasan diantaranya dapat memudahkan dalam mendeskripsikan sesuatu dan

23 71 mendatangkan inspirasi. Jumlah siswa yang menyatakan Tidak sebanyak 7 orang (17,5) dengan alasan model examples non examples membatasi ide mereka. Dari data tersebut dapat diketahui bahwa hanya sebagian kecil yang menyatakan model examples non examples tidak memotivasi mereka untuk aktif menulis. 3) Berdasarkan pertanyaan nomor 3, sebanyak 85% siswa menyatakan bahwa penggunaan media pada model examples non examples dapat membantu menuangkan ide ketika mengarang. Hal ini menyatakan bahwa sebagian besar siswa beranggapan penggunaan media dapat membantu mereka dalam proses belajar mengajar. 4) Sebagian kecil siswa (sebanyak 10%) menyatakan kemampuan menulisnya tidak meningkat setelah menggunakan model examples non examples dengan alasan bahwa pada dasarnya mereka tidak menyukai kegiatan menulis sehingga dengan atau tanpa model examples non examples pun kemampuan menulisnya tidak lebih baik dari sebelumnya. 5) Berdasarkan pertanyaan terakhir, sebanyak 92,5% siswa menyatakan setuju apabila model examples non examples diterapkan dalam pelajaran Bahasa Indonesia khususnya kegiatan menulis. Mereka berpendapat bahwa penggunaan model examples non examples yang menerapkan media dalam proses pembelajarannya lebih menarik.

24 Pengolahan Lembar Observasi Berikut ini adalah perolehan nilai penulis dalam mempersiapkan dan melaksanakan mengajar. Agar lebih jelas, maka penulis mendeskripsikannya dalam bentuk tabel rekapitulasi hasil persiapan dan penampilan mengajar sebagai berikut. Tabel 4.13 Rekapitulasi Hasil Penilaian Terhadap Persiapan Mengajar No. Aspek Yang Dinilai 1. Tujuan pembelajaran khusus TPK mencantumkan objek TPK menggunakan kata kerja operasional. TPK mencantumkan kondisi. 2. Bahan belajar Bahan belajar mengacu pada TPK. Bahan belajar disusun secara sistematis. 3. Strategi belajar Menentukan metode/teknik yang sesuai dengan TPK. Menyusun langkah-langkah pembelajaran. 4. Media Memilih media yang tepat dengan TPK. 5. Evaluasi Mencantumkan bentuk dan jenis evaluasi. Hubungan dengan TPK. Nilai Pengamat 1 Pengamat

25 73 Tabel 4.14 Rekapitulasi Hasil Penilaian Terhadap Penampilan Mengajar Nilai No. Aspek Yang Dinilai Pengamat 1 Pengamat Kemampuan membuka pelajaran a) Menarik perhatian siswa. b) Memberi acuan bahan belajar yang akan disajikan. 2. Sikap praktikan dalam proses pembelajaran a) Kejelasan suara. b) Gerakan badan tidak mengganggu. 3. Penguasaan bahan belajar a) Penyajian bahan relevan dengan TPK. b) Bahan belajar disajikan sesuai dengan langkah-langkah pembelajaran. 4. Proses pembelajaran a) Kejelasan dalam menerangkan dan memberikan contoh. b) Penggunaan waktu belajar.

26 74 5. Kemampuan menggunakan media a) Keterampilan dalam menggunakan media. b) Membantu meningkatkan proses pembelajaran. 6. Evaluasi a) Menggunakan penilaian tulisan yang relevan dengan TPK. b) Melaksanakan penilaian sesuai dengan yang tertulis pada rencana pengajaran. 7. Kemampuan menutup pelajaran a) Meninjau kembali materi b) Menginformasikan materi berikutnya. Berdasarkan tabel di atas, tingkat kemampuan penulis dalam mempersiapkan dan melaksanakan pengajaran tampak dalam skala penilaian yang diisi oleh bidang studi dan rekan penulis di jurusan bahasa Indonesia. Dari skala penilaian tersebut penulis memperoleh 6 buah nilai 4, dan 4 buah nilai 3 dari pengamat 1. Pengamat 2 memberikan nilai 4 sebanyak 9 buah dan nilai 3 sebanyak 1 buah.

27 75 Untuk pelaksanaan pengajaran, pengamat 1 maupun pengamat 2 memberikan nilai 4 sebanyak 11 buah dan nilai 3 sebanyak 3 buah. Nilai-nilai tersebut belum dapat menunjukan nilai kemampuan penulis dalam merencanakan dan melaksanakan pengajaran. Untuk itu, penulis mengolah data seperti di bawah ini. 1. Perencanaan Pengajaran Pengamat 1 Pengamat 2 Dari kedua pengamat diperoleh: 2. Pelaksanaan Pengajaran Pengamat 1 dan pengamat 2

28 76 Dari kedua pengamat diperoleh: Melihat perhitungan tersebut, maka nilai perencanaan dan pelaksanaan penulis dengan nilai 3,9 dan 3,8 dapat dikategorikan baik. 4.5 Pembahasan Data Berdasarkan hasil pengolahan hasil tes karangan deskripsi oleh tiga penilai diperoleh reliabilitas antarpenimbang baik prates maupun pascates sebesar 0,9. Ini menunjukan bahwa korelasi antarpenimbang dilihat dari tabel Guilfort tinggi sekali. Rata-rata yang diperoleh sebelum dan sesudah menggunakan model examples non examples mengalami peningkatan. Rata-rata hasil prates adalah sebesar 53,71 sedangkan rata-rata hasil pascates adalah sebesar 62,96, dengan kata lain kenaikan dari nilai rata-rata prates ke nilai rata-rata pascates mencapai 9,2. Hal ini belum dapat membuktikan bahwa model examples non examples efektif dalam pembelajaran menulis karangan deskripsi, data-data yang diperoleh tersebut harus dibuktikan melalui pembuktian hipotesis dengan menggunakan metode statistik. Sebelum melakukan pembuktian hipotesis, salah satu syarat yang harus dipenuhi adalah kenormalitasan sebuah data. Hal ini perlu diketahui untuk menentukan teknik yang tepat untuk digunakan dalam pembuktian hipotesis.

29 77 Melalui serangkaian pengolahan data yang dilakukan, diperoleh bahwa hasil data-data prates maupun pascates berdistribusi normal dan memiliki variansi yang sama. Oleh karena itu, maka teknik yang digunakan untuk membuktikan hipotesis adalah dengan menggunakan uji-t. Hasil yang diperoleh dari uji-t menunjukan bahwa perhitungan skor gain hasil nilai prates dan pascates berbeda secara signifikan. Ini terbukti dengan diperolehnya rata-rata pertambahan kedua kelompok (prates dan pascates) yaitu t hitung 4,2 > t tabel 2,1. Dengan kata lain, model examples non examples secara signifikan telah menunjukan keefektivannya dalam meningkatkan keterampilan menulis karangan deskripsi siswa. Peningkatan kemampuan menulis karangan deskripsi dengan menggunakan model examples non examples menunjukan bahwa model examples non examples dapat digunakan dalam pembelajaran menulis karangan deskripsi di sekolah menengah. Hal ini diperkuat dengan respon siswa (sebannyak 92,5%) melalui angket yang menyatakan bahwa mereka setuju model examples non examples diterapkan dalam pelajaran bahasa Indonesia khususnya menulis, karena dapat meningkatkan kemampuan dalam menulis/mengarang. Dari penjelasan di atas, penulis menyimpulkan bahwa hasil tes kemampuan menulis karangan deskripsi dengan menggunakan model examples non examples lebih baik daripada hasil tes kemampuan menulis karangan deskripsi dengan tanpa menggunakan teknik tersebut.

30 Deskripsi Proses Pembelajaran Model Examples Non Examples Untuk mengetahui berhasil atau tidaknya proses pembelajaran dengan menggunakan model examples non exampels yang berpengaruh pada peningkatan kemampuan menulis karangan deskripsi pada siswa adalah dengan rata-rata seluruh instrumen yang penulis gunakan dalam teknik pengumpulan data. Adapun instrumennya adalah berupa angket, tes, dan observasi. Cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut. Keterangan: Adapun skala penilaian yang dibuat adalah sebagai berikut. Tabel 4.15 Skala penilaian Skala Penilaian Nilai 1-1, , ,

31 79 1. Rata-rata Angket Untuk mengetahui rata-rata dari angket adalah dengan mempertimbangkan atau menghitung batas jawaban YA yang diberikan responden. Interpretasi untuk menentukan sikap responden bisa dilakukan dengan cara menghitung persentase banyaknya jawaban YA dari seluruh butir pertanyaan yang disajikan (H. Erman, 2003:194). Cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut. Tabel 4.16 Skala Penilaian Rata-Rata Angket Skala Penilaian Nilai Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dan melihat skala penilaian maka untuk rata-rata angket adalah 85 4 (sangat baik). 2. Rata-rata Tes Rata-rata tes dapat dilakukan dengan menjumlahkan rata-rata prates dan pascates kemudian dibagi dua.

32 80 Tabel 4.17 Skala Penilaian Rata-Rata Tes Skala Penilaian Nilai Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dan melihat skala penilaian maka untuk rata-rata tes adalah 58,3 3 (baik). 3. Rata-rata Observasi Rata-rata observasi dapat diketahui dari penilaian yang diberikan observer. Dalam penelitian ini ada dua observer yang mengamati dan member penilaian untuk persiapan dan pelaksanaan pembelajaran. Cara yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut.

33 81 Tabel 4.18 Skala Penilaian Rata-Rata Observasi Skala Penilaian Nilai 1-1, , , Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dan melihat skala penilaian maka untuk rata-rata tes adalah 3,8 3 (baik). Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, maka kita dapat mengetahui rata-rata dengan memasukkan hasil perhitungan tersebut kedalam rumus berikut. Berdasarkan hasil perhitungan, dapat diketahui bahwa rata-rata yang diperoleh adalah 3,25 dan dapat dikategorikan baik. Oleh karena itu, penulis dapat mengambil keseimpulan bahwa proses pembelajaran menulis karangan deskripsi dengan Model Examples Non Examples dapat dikatakan berjalan dengan baik.