BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan suatu cara yang teratur dengan

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Metode peneltan Metode peneltan merupakan suatu cara yang teratur dengan menggunakan alat atau teknk tertentu untuk suatu kepentngan peneltan. Menurut Suharsm Arkunto (00:136) menjelaskan bahwa, metode peneltan adalah cara yang dgunakan oleh penelt dalam mengumpulkan data peneltannya. Sesua dengan permasalahan yang dtelt, maka metode peneltan yang dgunakan adalah metode deskrptf analtk korelasonal. Peneltan n memusatkan perhatan kepada permasalahan aktual sebagamana adanya pada saat peneltan dlaksanakan, karena gejala dan perstwa telah ada sehngga penelt hanya mendeskrpskannya, kemudan dlanjutkan dengan menganalss data-data agar memperoleh suatu pemecahan masalahnya. Hal n sesua dengan pendapat Nana Sudjana dan Ibrahm (1989:64) menjelaskan bahwa, Metode peneltan deskrptf adalah peneltan yang berusaha mendeskrptfkan suatu gejala, perstwa, kejadan yang terjad pada saat sekarang B. Varabel peneltan Suharm Arkunto (1993:91) menjelaskan bahwa varabel adalah objek peneltan atau apa yang menjad ttk perhatan dar suatu peneltan. Varabel peneltan dbedakan menjad dua kategor utama yatu, varabel bebas (ndependent) adalah varabel yang mempengaruh varabel terkat, dan varabel 48

2 49 terkat (dependent) adalah varabel yang tmbul akbat varabel bebas atau respon dar varabel bebas. Sesua dengan dentfkas masalah dan perumusan masalah, maka dalam peneltan n terdapat 3 varabel yang dtelt, yatu : 1) Varabel bebas (x 1 ) :Perseps mahasswa praktkan mengena mcro teachng ) Varabel bebas (x ) :Perseps mahasswa praktkan mengena supervs PPL 3) Varabel terkat (Y) :Kemampuan mengajar mahasswa praktkan Hubungan antar varabel x 1 x dan y Perseps Mahasswa Praktkan tentang Mcro Teachng x 1 Rx 1 x Perseps mahasswa praktkan tentang supervs PPL (Dosen Luar Basa Dan Dosen Tetap PPL) x ryx 1 ryx Kemampuan mengajar Mahasswa praktkan y C. Paradgma Peneltan Gambar 3.1 Varabel Peneltan Menurut Sugyono (1994 :5) paradgma peneltan dapat djelaskan sebaga berkut : Paradgma peneltan dapat dartkan sebaga pandangan atau model, atau pola pkr yang dapat menjabarkan berbaga varabel yang akan dtelt kemudan membuat hubungan antara suatu varabel dengan varabel yang lan, sehngga akan mudah drumuskan masalah peneltan, pemlhan teor yang relevan rumusan yang dajukan metode/strateg peneltan, nstrumen peneltan, teknk yang dgunakan serta kesmpulan yang dharapkan.

3 50 Berdasarkan pengertan tersebut, maka dengan paradgma peneltan, penelt akan mudah melakukan peneltannya. Mahasswa JPTM FPTK UPI yang telah melaksanakan PPL Varabel y Kemampuan mengajar Aspek yang dungkap yatu, ndkatorndkator prlaku kemampuan mengajar Varabel x Perseps mengena supervs PPL Aspek yang dungkap: 1. Intenstas bmbngan. Kualtas bmbngan 3. Peran supervs dalam pelaksanaan PPL 4.Komunkas dengan mahasswa praktkan Varabel x 1 Perseps mengena mcro teachng Aspek yang dungkap: 1. Fasltas KBM ketka melaksanakan mcro teachng. Proses KBM ketka melaksanakan mcro teachng 3. manfaat yang dperoleh setelah melaksanakan mcro teachng X1 Y Pengumpulan data Pengolahan data Interpretas data X Y Kesmpulan X1 X Y Hasl : Ruang lngkup peneltan : Alur peneltan Gambar 3. Paradgma Peneltan

4 51 D. Populas dan Sampel 1. Populas Populas merupakan keseluruhan karakterstk obyek peneltan. Hal n sesua dengan apa yang dkemukakan oleh Sudjana (199:161), yatu: Populas adalah totaltas semua nla yang mungkn, bak hasl menghtung maupun pengukuran, kuanttatf atau kualtatf, darpada karakterstk tertentu mengena sekumpulan subjek yang lengkap dan jelas. Yang akan menjad populas dalam peneltan n adalah jumlah mahasswa praktkan Jurusan Penddkan Teknk Mesn tahun akademk 007/008 yang telah melaksanakan PPL yang berjumlah 7 orang dar 3 Konsentras yatu Produks dan perancangan, Otomotf, dan Refrgas dan Tata udara.. Sampel Tabel 3.1 Populas Konsentras Jumlah (orang) Produks 6 Otomotf 1 Pendngn 9 Total 7 Sampel merupakan sebagan dar populas yang dapat mewakl dan menggambarkan karakter populas yang sebenarnya. Penarkan sampel perlu dlakukan karena populas sfatnya sangat luas, sehngga dengan menggunakan sampel dalam melakukan peneltan lebh efektf dan efsen. Suharsm Arkunto (00:11) memberkan pedoman dalam penarkan sampel sebaga berkut : Untuk sekedar ancer-ancer maka apabla subjeknya kurang dar 100, lebh bak dambl seluruhnya, sehngga peneltannya merupakan peneltan

5 5 populas. Selanjutnya jka jumlah subjeknya lebh besar, dapat dambl antara 10% - 15% atau 0% - 5%, bahkan lebh. Dengan mengacu pada pedoman tersebut, maka penelt mengambl semua populas yang ada atau dsebut peneltan populas atau sensus. E. Operasonal varabel Dalam peneltan n terdapat 3 varabel yang akan dtelt, yatu perseps mahasswa tentang mcro teachng sebaga varabel (x 1 ), perseps mahasswa tentang supervs PPL (x ), dan kemampuan mengajar mahasswa praktkan (y). untuk lebh jelasnya, varabel-varabel tersebut terdapat dalam tabel berkut: Tabel 3. Operasonal varabel Varabel Konsep teor Konsep emprs Konsep analts Varabel bebas (x) a. perseps mahasswa praktkan tentang Mcro teachng (x 1 ) Suatu tnjauan, tanggapan, keyaknan, dan de mahasswa praktkan atas lathan praktek mengajar yang dlakukan dalam PBM yang dmcrokan untuk membentuk/ mengembangkan keteramplan mengajar. 1. membaca dan mempelajar teor dan hasl peneltan. mengamat dan mendkuskan model-model mengajar. 3. mengenal, menghayat dan berlath dengan teman sejawat 4. konsultas dengan dosen (supervsor) 5. mplementas mcro techng 6. lathan mengajar ulang (reteach). Data dperoleh dar jawaban responden tentang mcro teachng yang melput: 1. teor dan hasl peneltan tentang berbaga ketramplan mengajar. hasl rekaman vdeo atau audo dan model-model mengajar yang telah ada 3. lathan penerapan dengan teman sejawat dalam pelajaran tertentu 4. perencanaan mcro teachng yang dbantu oleh (supervsor). 5. pertemuan pendahuluan, mengajar dan observas pertemuan balkan. 6. perencanaan kembal, praktek ulang dserta observas, serta dskus. Langkah-langkah n dlakukan apabla danggap terdapat yang segera harus

6 53 dperbak. b. perseps mahasswa praktkan tentang supervs PPL.(x ) Suatu tnjauan, tanggapan, keyaknan dan de mahasswa (praktkan) PPL atas bmbngan/tuntunan yang dulakukan Dosen luar basa dan Dosen Tetap PPL dalam menjalankan vsnya sebaga supervs. 1. menjaln relas dan kemtraan.. merencanakan program bersama guru. 3. perencanaan observas 4. mengobservas pengajaran 5. menganalsa data hasl observas 6. merencanakan pertemuan bmbngan 7. melaksanakan bmbngan 8. memperbaharu rencana pengajaran Data dperoleh dar jawaban responden tentang supervs klns yang melput: 1. menjaln relas yang akrab serat menjaln kemtraan dalam memecahkan masalah.. merencanakan mater dan member petunjuk. 3. merencanakan observas penamplan mengajar. 4. melakukan observas penamplan dan pemerksaan sampel 5. memberkan komentar serta mendskuskan hasl observas. 6. merencanakan jadwal pertemuan bnbngan 7. memberkan bmbngan 8. memberkan saran perbakan dalam mengatas kekurangan. Varabel terkat (y) Kemampuan belajar mengajar mshasswa praktkan PPL Menggambarkan ndkatorndkator prlaku kemampuan mengajar mahasswa PPL dalam PBM 1. kemampuan membuka pelajaran. proses pembelajaran 3. penguasaan bahan ajaran 4. proses pembelajaran 5. kemampuan menggunakan meda 6. evaluas 7. kemampuan menutup pelajaran. Data dperoleh dar jawaban responden tentang kemampuan mengajar mahasswa PPL dalam proses belajar mengajar, yang melput: 1. kemampuan menmbulkan motvas, member acuan dan apersps. penyampaan mater dan gerak tubuh 3. penyajan mater 4. metode pengajaran 5. ketepatan dalam menggunakan meda 6. mengevaluas alat evaluas 7. pennjauan kembal pelajaran yang sudah dajarkan/ mengevaluas

7 54 F. Teknk pengumpulan data Data merupakan suatu bahan yang sangat dperlukan untuk danalss, maka dar tu dperlukan teknk pengumpulan data yang relevan dengan tujuan peneltan. Teknk pengumpulan data yang dgunakan dalam peneltan n adalah teknk angket atau kuesoner. Suharsm Arkunto (00:18) menjelaskan, kuesoner adalah sejumlah pertanyaan tertuls yang dgunakan untuk memperoleh nformas dar responden, dalam art laporan tentang prbadnya atau hal-hal yang a ketahu. G. Alat Pengumpul data Sesua dengan rumusan masalah dan untuk menguj hpotess yang dajukan dalam peneltan n, maka dperlukan alat pengumpul data. Alat pengumpul data dgunakan agar dapat memperoleh data mengena varabelvarabel dalam peneltan n, yatu perseps mahasswa tentang mcro teachng, perseps mahasswa tentang supervs PPL, dan kemampuan mengajar mahasswa. Angket yang dgunakan adalah angket tertutup, dalam art alternatf jawaban sudah terseda, dmana responden tnggal memlh jawaban yang telah dsedakan. Angket dbuat berdasarkan ks-ks yang telah dtetapkan sebelumnya. H. Pengujan Instrumen Peneltan Varabel dukur dengan menggunakan skala tertentu untuk mencapa sasaran yang dharapkan. Skala pengukuran dapat djadkan dasar untuk menentukan jens analss data yang dgunakan.

8 55 Dalam peneltan n, untuk varabel X 1, X, dan varabel Y menggunakan skala lkert. Skala n basanya dgunakan untuk mengukur skap, pendapat, perseps seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosal (Sugyono, 1993:69). Skala skap yang dsusun berdasarkan skala skap model Lkert, berupa angket mengena Mcro teachng, supervs PPL dan kemampuan mengajar mahasswa praktkan PPL, setap optonnya terdr dar lma kategor yang dbernla skla 1-5, sepert pada tabel berkut: Selalu Jarang Kadang-kadang Pernah Tdak pernah Tabel 3.3 Skala Skap Lkert OPTION SKOR Sangat setuju 5 Setuju 4 Kurang setuju 3 Tdak setuju Sangat tdak setuju 1 Sumber:Sugyono (005:87) 1. Uj Valdtas angket Valdtas adalah suatu ukuran yang menunjukan tngkat-tngkat kevaldan atau kesahhan suatu nstrumen. Suatu alat ukur dkatakan vald apabla alat tu dapat mengukur apa yang hendak dukur. Tngg rendahnya valdtas nstrumen menunjukkan sejauh mana data yang terkumpul tdak menympang dar gambaran varabel yang dmaksud. Dalam peneltan n penuls mengadakan pengujan valdtas soal dengan menggunakan rumus korelas product moment yang dkemukakan oleh Pearson (Suharsm Arkunto, 005:7) dengan memula angka kasar, rumusnya adalah sebaga berkut

9 56 XY ( X ) ( Y ) ( X ) N Y N r xy = (Arkunto, 003:7) [( N X )( ( Y ) )] Keterangan: r xy = Koefsen korelas X = Jumlah skor tap tem dar seluruh responden uj coba Y = Jumlah skor total seluruh tem dar keseluruhan responden N = Jumlah responden Setelah harga koefsen korelas ( r xy ) dperoleh, dsubsttuskan ke rumus uj t yatu : t = r xy n 1 r xy (Syafaruddn, 004: 11) Keterangan : t = Nla t htung n = Banyaknya data/jumlah responden r xy = Koefsens korelas Instrumen dnyatakan vald apabla t htung > t tabel dengan tngkat sgnfkans 0,05 dan derajat kebebasan (dk) = n-. Uj Relabltas angket Relabltas nstrumen dgunakan untuk mengukur sejauh mana suatu alat ukur memberkan gambaran yang benar-benar dapat dpercaya tentang kemampuan seseorang. Sesua pendapat Arkunto (003:90) bahwa relabltas adalah ketepatan suatu test apabla dteskan kepada subjek yang sama.

10 57 Suatu nstrument peneltan dkatakan relabel jka nstrument tersebut dapat menghaslkan hasl yang tetap. Dengan uj relabltas n akan dketahu apakah suatu nstrumen memlk taraf kepercayaan yang tngg atau rendah. Uj relabltas yang dgunakan adalah menghtung relabltas dengan menggunakan rumus koefsen alpha, sebaga berkut: 1) Menghtung harga-harga varan tap tem,menggunakan rumus: ( x) x σ = N b (Suharshm Arkunto, 005:110) N Keterangan : σ b x ( x) N = Harga varan tap tem = Jumlah kuadrat jawaban responden setap tem = kuadrat skor seluruh jawaban responden setap tem = Jumlah responden ) Menghtung varan total, menggunakan rumus: ( Y ) Y σ = N t (Suharshm Arkunto, 005:110) N Keterangan : σ t Y ( Y) = Harga varan tap tem = Jumlah kuadrat skor total = kuadrat skor seluruh jawaban skor 3) Menghtung relabltas angket, menggunakan rumus: r n α b = ( n 1) α t 11 1 Keterangan : r 11 = relabltas angket

11 58 n α b σ t = banyaknya tem angket = Jumlah varan tem = varan total Besarnya klasfkas relabltas dnterpretaskan untuk menyatakan krtera relabltas. Suharsm arkunto (005:75) menyatakan krtera relabltas sebaga berkut: Koefsen Korelas (r 11 ) 3. Hasl Uj Coba Instrumen Tabel 3.4 Tngkat Relabltas Tafsran 0,80 < r 11 1,00 Relabltas sangat tngg 0,60 < r 11 0,80 Relabltas tngg 0,40 < r 11 0,60 Relabltas sedang 0,0 < r 11 0,40 Relabltas rendah r 11 0,0 Relabltas sangat rendah (J.P. Gulford dalam Avant (000:51) Pengujan nstrumen angket peneltan dlakukan terhtung tanggal 3 Maret s/d 9 Me 008 yang dlakukan terhadap 7 responden. Responden dalam peneltan n adalah mahasswa JPTM yang melaksanakan PPL. a. Uj valdtas dan Relabltas Hasl uj valdtas dan relabltas dar 17 tem untuk varabel X 1 (Perseps mahasswa mengena mcro teachng) terdapat 17 tem yang memenuh syarat valdtas dan relabltas, dengan tngkat relabltas tngg. Untuk varabel X (Perseps mahasswa mengena supervse PPL) terdapat 3 tem dar 3 tem yang memenuh syarat valdtas dan relabltas, dengan tngkat relabltas sangat tngg. Untuk varabel Y (kemampuan mengajar) terdapat 14 tem dar 17 tem yang memenuh syarat valdtas dan relabltas, dengan tngkat relabltas sangat

12 59 tngg. Seluruh data hasl perhtungan uj valdtas dan relabltas dapat dlhat pada halaman 103. I. Teknk analss data 1. Langkah-langkah analss data Berkatan dengan data yang dperoleh dar peneltan yang dlakukan, dmana pengukuran semua varabel dlakukan dengan menggunakan kuesoner skala lkert, maka data pengukuran mcro teachng (x 1 ). Supervs PPL (x ) dan kemampuan mengajar mahasswa praktkan (y) dapat dkategorkan sebaga data ordnal. Prosedur yang dtempuh dalam menganalss data n adalah: a. Persapan, melput memerksa jumlah lembaran angket yang dkembalkan, memerksa kelengkapan jawaban serta kebenaran dalam pengsan b. Member bobot nla untuk setap alternatf jawaban, menghtung skor yang dperoleh dar tap responden. c. Penerapan data sesua dengan pendekatan peneltan melput uj normaltas, uj regres dan lnertas, perhtungan koefsen determnas, perhtungan koefsen korelas, dan uj hpotess. sebaga dasar dalam penarkan kesmpulan.. Uj Normaltas Uj normaltas dgunakan untuk mengetahu konds data apakah berdstrbus normal atau tdak. Konds data berdstrbus normal menjad syarat

13 60 untuk menguj hpotess menggunakan statstk parametrk. Menurut Sudjana (199: 151) menyatakan bahwa: Teor-teor menaksr dan menguj hpotess berdasarkan asums bahwa populas yang sedang dseldk berdstrbus normal, jka ternyata populas tdak berdstrbus normal, maka kesmpulan berdasarkan teor tu tdak berlaku. Uj normaltas menggunakan aturan Sturges dengan memperhatkan tabel berkut n. Tabel 3.5 Persapan Uj Normaltas Interval f X t Z l o l e χ Jumlah (Syafaruddn, 004: 87) Pengsan tabel d atas mengkut prosedur sebaga berkut: 1. Menentukan rentang dengan rumus: R = Xa Xb (Syafaruddn, 004:4) dmana : Xa = data terbesar Xb = data terkecl. Menentukan banyaknya kelas nterval () dengan rumus: = 1+ 3,3. log n (Syafaruddn, 004: 4) dmana : n = jumlah sampel 3. Menghtung jumlah kelas nterval dengan rumus: R P = (Syafaruddn, 004: 4) K

14 61 dmana : R = rentang frekuens. K = banyak kelas Berdasarkan data tersebut, kemudan dmasukan ke dalam tabel dstrbus 4. Menghtung rata-rata ( x ) dengan rumus: ( x) = f. x f (Syafaruddn, 004: 86) dmana : f = jumlah frekuens x = data tengah-tengah dalam nterval 5. Menghtung standar devas (S) dengan rumus: S = n f x n ( f x ) ( n 1) (Syafaruddn, 004: 86) 6. Tentukan batas bawah kelas nterval ( x n ) dengan rumus: ( x n ) = Bb 0, 5 kal desmal yang dgunakan nterval kelas. dmana : Bb = batas bawah nterval 7. Htung nla Z untuk setap batas bawah kelas nterval dengan rumus: Z xn x = (Syafaruddn, 004: 86) S 8. Lhat nla peluang Z pada tabel statstk, skan pada kolom l o. Harga x 1 dan x n selalu dambl nla peluang 0,5000. Htung luas tap kelas nterval, skan pada kolom l, contoh l1 = l o 1 lo (Syafaruddn, 004: 87)

15 6 9. Htung frekuens harapan e = l. f (Syafaruddn, 004: 86) 10. Htung nla χ untuk tap kelas nterval dan jumlahkan dengan rumus: ( f e ) χ = (Syafaruddn, 004: 87) e 11. Lakukan nterpolas pada tabel χ untuk menghtung p-value. 1. Kesmpulan kelompok data berdstrbus normal jka p-value > α = 0, Analss Regres dan Korelas Selanjutnya dlakukan analss regres dan korelas. Jens regres yang dgunakan yatu regres lner multple, dengan dua varabel bebas dan satu varabel terkat. Persamaan regresnya yatu : (Syafaruddn, 004: 9) Penyelesaan untuk mendapatkan nla koefsen regres dapat juga dlakukan dengan menggunakan dengan metode matrks sebaga berkut:. (Syafaruddn, 004: 3) Jumlah kuadrat (JK) yang dperlukan untuk menentukan nla statstk pada regres n adalah: (Syafaruddn, 004: 3)

16 63 Dengan demkan nla determnas R ddapat dar persamaan: (Syafaruddn, 004: 3) Lalu dhtung koefsen determnas untuk mengetahu berapa besar hubungan antara varabel tersebut. Harga koefsen determnas dtentukan dengan rumus sebaga berkut: KD = R x 100 % (Sudjana, 00: 369) Selanjutnya car koefsen korelas ndvdu (parsal), dengan rumus: (Syafaruddn, 004: 33) Setelah tu kta dapat tentukan dantara varabel x 1 (perseps tentang mcro teachng) dan x (perseps tentang supervs PPL), varabel mana yang palng domnan mempengaruh y (kemampuan mengajar). Interpretas terhadap koefsen korelas antara x 1, x, dan y dapat dlhat dalam tabel berkut: Tabel 3.6 Pedoman untuk memberkan nterpretas koefsen korelas Interval koefsen Tngkat hubungan Sangat rendah Rendah sedang Kuat Sangat kuat (Sugyono, 006:14)

17 64 Bentuk hubungan antar varabel dapat dgambarkan sebaga berkut: x 1 y x Gambar 3.3 Hubungan antar varabel 4. Pengujan Hpotess Untuk menguj kebenaran dar hpotess yang telah drumuskan, dapat dgunkan rumus uj t, yatu: Dmana : r xy = koefsen korelas n = jumlah responden (Syafaruddn, 004: 11) Hpotess akan dsmbolkan dengan hpotess alternatf (H A ) dan hpotess nol (Ho). Setelah t htung ddapat lalu dlakukan uj p-v untuk menentukan tngkat peluang kesalahan penolakan Ho, yatu sebaga berkut: Krtera pengujan : Jka p-v < 0,05, maka tolak Ho terma H A Jka p-v > 0,05, maka tolak H A terma Ho Ho : p-v > 0,05 (hpotess nol), artnya Tdak terdapat hubungan postf yang sgnfkan antara perseps mahasswa praktkan tentang tentang mcro teachng dan supervs PPL dengan kemampuan mengajar mahasswa praktkan.

18 65 H A : p-v < 0,05 (hpotess alternatf), artnya Terdapat hubungan postf yang sgnfkan antara perseps mahasswa praktkan PPL tentang mcro teachng dan supervs PPL dengan kemampuan mengajar mahasswa praktkan.