57 BAB IV HASIL DAN ANALISIS DATA PENELITIAN A. Deskrps Pelaksanaan Peneltan Kegatan peneltan n tela dlaksanakan ole penelt d MTs Neger Mojokerto pada kelas IX-A yang berjumla 34 sswa. Peneltan n dlaksanakan pada tanggal 3, 6, dan 8 September 013 selama tga kal pertemuan. Pada pertemuan ketga setela usa sekola dlaksanakan post-test dkarenakan adanya keterbatasan waktu dar sekola yang menyedakan waktu untuk peneltan anya tga kal pertemuan. Adapun pelaksanaan peneltan n dsesuakan dengan jadwal mata pelajaran matematka d kelas IX-A MTs Neger Mojokerto. Secara leb lengkap, jadwal pelaksanaan peneltan dsajkan dalam tabel 4.1 berkut : Tabel 4.1 Jadwal Pelaksanaan Peneltan Tanggal Jam ke- Alokas Waktu Kegatan Pembelajaran 3 September 013 7 8 1 x 45 ment Pelaksanaan tes sebelum penerapan model CORE (pretest). 6 September 013 5 6 x 40 ment Pelaksanaan pembelajaran matematka dengan penerapan model CORE sesua rancangan RPP pada pertemuan pertama. 8 September 013 3 4 x 40 ment Pelaksanaan pembelajaran matematka dengan penerapan model CORE sesua rancangan RPP pada pertemuan kedua. 8 September 013 Pelaksanaan tes sesuda Usa 1 x 45 ment penerapan model CORE (posttest). sekola 57
58 B. Aktvtas Guru dalam Mengelola Pembelajaran No. I Pengamatan aktvtas guru dalam mengelola pembelajaran dlakukan ole dua orang pengamat yakn Sungkono, S.Pd. selaku guru bdang stud matematka d MTs Neger Mojokerto dan Layna Tussa selaku maassw IAIN Sunan Ampel Surabaya selama dua kal pertemuan. Data asl pengamatan aktvtas guru dalam mengelola pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE yang dserta dengan analss datanya dsajkan secara terpernc pada lampran 6. Adapun secara rngkasnya, terdapat pada tabel 4. berkut : Tabel 4. Hasl Pengamatan Aktvtas Guru dalam Mengelola Pembelajaran Matematka dengan Menggunakan Model CORE Aspek Yang Damat PERSIAPAN (secara keseluruan termasuk RPP, penguasaan teradap mater yang akan dajarkan, alat dan baan yang dgunakan, sumber belajar, strateg yang akan dgunakan, dan lan-lan) SA Pertemuan ke- RSA RA I II 3,5 3,5 3,5 3,5 II PENDAHULUAN 3,13 a. Menyampakan tujuan pembelajaran/ndkator. 4 4 4 b. Mengngatkan sswa kembal mater pada pertemuan sebelumnya. 1 4,5 c. Memotvas sswa dengan mengatkan 4 1,5
59 mater dalam kedupan sear-ar. d. Memberkan normas tentang model pembelajaran yang akan dgunakan. 4 3 3,5 III KEGIATAN INTI 3,63 a. Mengelompokkan sswa menjad beberapa kelompok. 4 4 4 b. Membmbng sswa untuk membangun keterkatan antara normas lama dengan normas baru atau antar konsep 3,5 4 3,75 (Connectng). c. Membmbng sswa untuk mengorgansaskan normas yang dperole dengan membuat bagan atau 3,5 3,5 3,5 peta konsep (Organzng). d. Memnta sswa untuk mengs bagan atau peta konsep yang tela dbuat ole 3 4 3,5 guru (Organzng). e. Mengamat kerja kelompok dan member bantuan bla ada kesultan. 3,5 3 3,5. Memnta sswa untuk memerksa kembal asl kerja kelompok 4 3 3,5 (Relectng) pada taap Organzng. g. Memperluas pengetauan sswa (Extendng). 4 4 4. Mengevaluas asl kerja kelompok. 3 3 3. Memberkan conto soal atau masala tentang mater yang sedang dpelajar. 4 3,5 3,75 j. Memnta sswa untuk mengerjakan LKS 4 4 4
60 IV PENUTUP,75 a. Menark kesmpulan dar mater 4 3 3,5 pembelajaran. b. Memberkan normas untuk pertemuan berkutnya. 3 1 V PENGOLAHAN WAKTU 3 3 3 3 VI SUASANA KELAS 3,38 a. Antusas sswa 4 3,5 3,75 b. Antusas guru 3 3 3 Rata-rata Total (RTA) 3,3 Keterangan : SA RSA RA RTA : Rata-rata tap sub aspek dar setap pertemuan : Rata-rata tap sub aspek dar beberapa pertemuan : Rata-rata tap aspek dar beberapa pertemuan : Rata-rata total Berdasarkan tabel 4. datas dapat dlat bawa rata-rata total dar asl pengamatan aktvtas guru dalam mengelola pembelajaran matematka menggunakan model CORE sebesar 3,3 yang termasuk dalam krtera bak. C. Aktvtas Sswa Pengamatan aktvtas sswa selama pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE dlakukan ole dua orang pengamat yakn Sungkono, S.Pd. selaku guru bdang stud matematka d MTs Neger Mojokerto dan Layna Tussa selaku maassw IAIN Sunan Ampel Surabaya selama dua
61 kal pertemuan. Data asl pengamatan aktvtas sswa selama pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE yang dserta dengan analss datanya secara terpernc terdapat pada lampran 7. Adapun secara rngkasnya tercantum pada tabel 4.3 berkut : No I II Tabel 4.3 Hasl Pengamatan Aktvtas Sswa Selama Pembelajaran Matematka dengan Menggunakan Model CORE Aktvtas Sswa Aktvtas Sswa yang Post Teradap Pembelajaran 1. Mendengarkan/memperatkan penjelasan guru/teman.. Membaca/memaam tugas/masala yang dberkan. 3. Mengerjakan/menyelesakan tugas/masala yang dberkan. 4. Menuls yang relevan dengan Kegatan Belajar Mengajar (KBM). 5. Berdskus,bertanya, menyampakan kepada guru/teman. de/pendapat 6. Menark kesmpulan suatu prosedur/konsep. Aktvtas Sswa yang Negat Teradap Pembelajaran 7. Berprlaku yang tdak relevan dengan KBM. Pert. I Prosentase Pert. II Ratarata (%) 0,31 18,75 19,53 14,06 1,5 13,8 17,19 19,53 18,36 13,8 14,06 13,67 1,09 1,88 1,49 13,8 11,7 1,5 0,78 1,56 1,17 Jumla Ratarata (%) 98,83 1,17
6 Keterangan : Pert. I Pert. II : Pertemuan pertama : Pertemuan kedua Pada tabel 4.3 dapat dketau bawa jumla rata-rata prosentase aktvtas sswa yang post teradap pembelajaran sebesar 98,83% dan jumla rata-rata prosentase aktvtas sswa yang negat teradap pembelajaran sebesar 1,17%, yang berart jumla rata-rata prosentase aktvtas sswa yang post teradap pembelajaran leb besar dbandng jumla rata-rata prosentase aktvtas sswa yang negat teradap pembelajaran. Sengga aktvtas sswa selama pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE dkatakan post teradap pembelajaran. D. Respon Sswa Data asl angket respon sswa dberkan untuk mengetau pendapat atau komentar sswa teradap pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE. Data asl angket respon sswa yang dserta dengan analss datanya secara terpernc dapat dlat pada lampran 8. Adapun secara rngkasnya dapat dlat pada tabel 4.4 d bawa n :
63 No Tabel 4.4 Hasl Angket Respon Sswa Teradap Pembelajaran Matematka dengan Uraan Pertanyaan 1 Apaka kamu merasa senang mengkut pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE? Apaka menurutmu pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE n menark? 3 Apaka kamu merasa senang dengan cara guru mengajar menggunakan model CORE? 4 Apaka kamu merasa senang membangun konsep sendr ketka belajar matematka? 5 Apaka dengan menggunakan model CORE kamu merasa leb muda untuk memaam mater yang dajarkan? 6 Apaka pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE dapat membantumu untuk memecakan masala matematka? Menggunakan Model CORE Kategor Respon Sswa 1. Ya. Tdak Jumla Prosentase Jumla Prosentase 9 85,9 5 14,71 7 79,41 7 0,59 8 8,35 6 17,65 6 76,47 8 3,53 31 91,18 3 8,8 30 88,4 4 11,76 7 Setela mengkut pembelajaran 4 70,59 10 9,41
64 matematka dengan menggunakan model CORE, apaka kamu merasa matematka merupakan sala satu mata pelajaran yang menark? Rata-rata 7,86 81,93 6,14 18,07 Dar tabel 4.4 terlat bawa rata-rata prosentase respon sswa dalam kategor ya sebanyak 81,93% dan kategor tdak sebanyak 18,07%. Karena ratarata prosentase respon sswa dalam kategor ya > 75% sengga respon sswa teradap pembelajaran matematka dengan menggunakan model CORE dkatakan post. E. Tes Kemampuan Pemecaan Masala Matematka Berkut n adala datar skor tes kemampuan pemecaan masala matematka sswa kelas IX-A : Tabel 4.5 Datar Skor Tes Kemampuan Pemecaan Masala Matematka Sswa Kelas IX-A No. Skor Nama Absen Pre-test Post-test 1. Abdul Mud 5 8. Amad Sudrajat 10 14 3. Al Maulana 3 7 4. Barotul Ilma 14 16 5. Dna Ftr Ana 9 9
65 6. Dnyatuzzaro 4 8 7. Eva Aprlya Sutyono 10 15 8. Farkatul Indana Zula 13 1 9. Frda Nurkarma 4 9 10. Frdaus Acmed 15 18 11. Fuada Dzakya 9 1 1. Habb Amrula 4 10 13. Han Farka 4 9 14. Han Alw Mut Akmad 16 19 15. Han Nur Kayla Syatr 8 14 16. Istanatul Munro 10 16 17. Lalatul Isro ya 7 1 18. Lalatus Sa dya 11 11 19. Lal Inayatussoa 11 17 0. Moammad Islakuddn 6 13 1. Muammad Anul Yaqn 15 18. Muammad Ardanto Selan 1 17 3. Muammad Kad Syaron 8 13 4. Muammad Kurnawan A. S. 10 17 5. Muammad Muzakk M. 10 13 6. Nov Ramawat 1 10 7. Nur Lalatul Muda 6 1 8. Nur Roqo 1 16 9 Rzk Dw Ramawat 10 15 30. St Fatma 1 16 31. Ummaatul Lalatn N. 7 10 3. Wayu Amala Putr 11 14 33. Wayu Irawan 9 15 34. Yul Wjayant 7 11 Adapun analss data skor tes kemampuan pemecaan masala matematka sswa adala sebaga berkut :
66 1. Uj Normaltas Uj normaltas dlakukan pada dua data yatu skor pre-test dan skor post-test. Adapun analssnya sebaga berkut : a. Uj normaltas skor pre-test 1. Merumuskan potess H 0 : Data berdstrbus normal H 1 : Data tdak berdstrbus normal. Menentukan derajat kesalaan atau 5 % atau = 0,05 3. Statstk uj Uj statstk yang dgunakan untuk menguj kenormalan skor pre-test dalam peneltan n adala uj statstk C-Kuadrat dengan rumus sebaga berkut : tung k ( = 1 ) Untuk uj normaltas menggunakan C-Kuadrat, data arus berjens data nterval. Untuk tu, data berupa skor pre-test yang semula data tunggal terleb daulu duba menjad data jens nterval. Hasl uj normaltas skor pre-test secara terpernc terdapat pada lampran 9. Sedangkan secara rngkasnya terdapat pada tabel 4.6 dan 4.7 berkut : o
67 Tabel 4.6 Skor Pre-test untuk Uj Normaltas No Kelas Interval x x x 1 3 4 5 3,5 1,5 17,5 61,5 5 6 3 5,5 30,5 16,5 90,75 3 7 8 5 7,5 56,5 37,5 81,5 4 9 10 9 9,5 90,5 85,5 81,5 5 11 1 7 11,5 13,5 80,5 95,75 6 13 14 13,5 18,5 7 364,5 7 15 16 3 15,5 40,5 46,5 70,75 Jumla 34 66,5 743,75 311 356,5 x 311 x = 9, 15 n 34 s n x ( x ) n( n 1) s 34.356,5 (311) 34(34 1) 11071 9671 1, 48 = 3,53 11 Tabel 4.7 Pengujan Normaltas Skor Pre-test dengan Rumus C-Kuadrat No 1 3 4 Kelas Interval 3 4 5 6 7 8 9 10 Batas Kelas,5 4,5 6,5 8,5 10,5 Z-score 1,88 1,3 0,75 0,18 0,38 Luas O Z 0,4699 0,4066 0,734 0,0714 0,1480 Luas Tap Kelas Interval 0,0633 0,133 0,0 0,198 o 5 3 5 9,15 4,53 6,87 7,47 o -,85 1,53 1,87 1,53 ( o - ) 8,15,3409 3,4969,3409 ( o ) 1,6 0,78 0,70 0,6
68 5 6 7 11 1 13 14 15 16 1,5 14,5 16,5 0,95 1,5,08 0,1809 7 6,15 0,85 0,75 0,10 0,389 0,1068 3,63 0,63 0,3969 0,0 0,4357 0,0455 3 1,55 1,45,105 0,70 0,431 Jumla 4,36 tung k ( = 1 0 ) = 4,36 tabel = (, dk) = (0,05,6) = 1,59 Berdasarkan pertungan d atas, dapat dketau bawa nla tung < tabel (4,36 < 1,59). 4. Kesmpulan Karena nla tung < tabel berart cukup bukt untuk menolak H 1 dan menerma H 0, dengan kata lan skor pre-test dnyatakan berdstrbus normal. b. Uj Normaltas skor post-test 1. Merumuskan potess H 0 : Data berdstrbus normal H 1 : Data tdak berdstrbus normal. Menentukan derajat kesalaan atau 5 % atau = 0,05
69 3. Statstk uj Uj statstk yang dgunakan untuk menguj kenormalan skor post-test dalam peneltan n adala uj statstk C-Kuadrat dengan rumus sebaga berkut : No Kelas Interval tung k ( = 1 ) Untuk uj normaltas menggunakan C-Kuadrat, data arus berjens data nterval. Untuk tu, data berupa skor post-test yang semula data tunggal terleb daulu duba menjad data jens nterval. Hasl uj normaltas skor post-test secara terpernc terdapat pada lampran 9. Sedangkan secara rngkasnya terdapat pada tabel 4.8 dan 4.9 berkut : Tabel 4.8 Skor Post-test untuk Uj Normaltas x x o x x 1 7 8 3 7,5 56,5,5 168,75 9 10 6 9,5 90,5 57 541,5 3 11 1 6 11,5 13,5 69 793,5 4 13 14 6 13,5 18,5 81 1093,5 5 15 16 7 15,5 40,5 108,5 1681,75 6 17 18 5 17,5 306,5 87,5 1531,5 7 19 0 1 19,5 380,5 19,5 380,5 Jumla 34 94,5 1387,75 445 6190,5
70 x 445 x = 13, 09 n 34 s n x ( n( n 1) x ) s 34.6190,5 (445) 34(34 1) 145 11, 10 = 3,33 11 No 1 3 4 5 6 7 Kelas Interval 7 8 9 10 11 1 13 14 15 16 17 18 19 0 Tabel 4.9 Pengujan Normaltas Skor Post-test dengan Rumus C-Kuadrat Batas Kelas 6,5 8,5 10,5 1,5 14,5 16,5 18,5 0,5 Z-score 1,98 1,38 0,78 0,18 0,4 1,0 1,6,3 Luas O Z 0,4761 0,416 0,83 0,0714 0,168 0,3461 0,4471 0,4871 Luas Tap Kelas Interval 0,0599 0,1339 0,109 0,34 0,1833 0,1013 0,0397 o 3 6 6 6 7 5 1,04 4,55 7,17 7,96 6,3 3,44 1,35 o - 0,96 1,45 1,17 1,96 0,77 1,56 0,35 ( o - ) 0,916,105 1,3689 3,8416 0,599,4336 0,15 ( o ) 0,45 0,46 0,19 0,48 0,10 0,71 0,09 Jumla,48 k tung = 1 ( 0 ) =,48 tabel = (, dk) = (0,05,6) = 1,59
71 Berdasarkan pertungan datas, dapat dketau bawa nla tung < tabel (,48 < 1,59). 4. Kesmpulan Karena nla tung < tabel berart cukup bukt untuk menolak H 1 dan menerma H 0, dengan kata lan skor post-test dnyatakan berdstrbus normal.. Uj Homogentas Adapun analss asl uj omogentas adala sebaga berkut : a. Merumuskan potess H 0 : Data bersat omogen H 1 : Data tdak bersat omogen b. Menentukan derajat kesalaan atau 5 % atau = 0,05 c. Statstk uj Uj statstk yang dgunakan untuk menguj omogentas skor pre-test dan post-test dalam peneltan n adala uj statstk Homogentas Varans dengan rumus sebaga berkut : s F tung s (varans terbesar) (varans terkecl) Adapun aslnya secara terpernc terdapat pada lampran 10. Untuk asl secara rngkasnya terdapat pada tabel 4.10 dan 4.11 berkut
7 Skor pre-test ( x ) Tabel 4.10 Skor Pre-test untuk Uj Homogentas Frekuens ( ) x x x 3 1 3 9 9 4 4 16 16 64 5 1 5 5 5 6 1 36 7 7 3 1 49 137 8 16 64 18 9 3 7 81 43 10 6 60 100 600 11 3 33 11 363 1 4 48 144 576 13 1 13 169 169 14 1 14 196 196 15 30 5 450 16 1 16 56 56 Jumla 34 314 1491 388 s x n n 1 n x x 1 n( n 1) s x 34.388 314 34(34 1) 11179 98596 13196 11,76 34.33 11 Skor post-test ( y ) Tabel 4.11 Skor Post-test untuk Uj Homogentas Frekuens ( ) y y y 7 1 7 49 49 8 16 64 18
73 9 3 7 81 43 10 3 30 100 300 11 11 4 1 4 48 144 576 13 3 39 169 507 14 3 4 196 588 15 3 45 5 675 16 4 64 56 104 17 3 51 89 867 18 36 34 648 19 1 19 361 361 Jumla 34 446 379 608 s y n n 1 n y y 1 n( n 1) s y 34.608 446 34(34 1) 1107 198916 1156 10,83 34.33 11 s (varans terbesar) sx 11,76 F 1, 09 s (varans terkecl) s 10,83 Ftabel F, v, v ) (0,05,33,33 ) 1,795 ( F 1 y Berdasarkan pertungan datas, dapat dketau bawa nla F tabel > F tung (1,795 > 1,09 ). d. Kesmpulan Karena nla F tabel > F tung berart cukup bukt untuk menolak H 1 dan menerma H 0, dengan kata lan kedua data tersebut (skor pre-test dan post-test) bersat omogen.
74 3. Uj Hpotess Data Berpasangan Berdasarkan uraan d atas, kedua data (skor pre-test dan post-test) terbukt berdstrbus normal dan bersat omogen sengga uj potess pada data pre-test dan post-test dapat dlakukan menggunakan uj potess Data Berpasangan. Adapun analss asl uj potess data berpasangan dar skor pre-test dan post-test adala sebaga berkut : a. Merumuskan potess H 0 : Rata-rata skor pre-test rata-rata skor post-test H 1 : Rata-rata skor pre-test < rata-rata skor post-test b. Menentukan derajat kesalaan atau 5 % atau = 0,05 c. Statstk uj Uj potess yang dgunakan untuk menguj apaka terdapat penngkatan atau tdak dar skor pre-test ke post-test dalam peneltan n adala uj potess Data Berpasangan. Adapun rumusnya adala sebaga berkut : t tung Adapun aslnya secara terpernc terdapat pada lampran 11. Untuk asl secara rngkasnya terdapat pada tabel 4.1 berkut : S d d n
75 Tabel 4.1 Skor Pre-test dan Post-test untuk Uj Hpotess Data Berpasangan No. Absen Pre-test (x) Skor Post-test (y) d ( y x) ( d d) 1. 5 8 3 6,1956. 10 14 4 0,0864 3. 3 7 4 0,0864 4. 14 16 3,5344 5. 9 9 0 30,1088 6. 4 8 4 0,0864 7. 10 15 5 8,7808 8. 13 1 1 3,8144 9. 4 9 5 8,7808 10. 15 18 3 6,1956 11. 9 1 3 6,1956 1. 4 10 6 6,9664 13. 4 9 5 8,7808 14. 16 19 3 6,1956 15. 8 14 6 6,9664 16. 10 16 6 6,9664 17. 7 1 5 8,7808 18. 11 11 0 30,1088 19. 11 17 6 6,9664 0. 6 13 7 19,4688 1. 15 18 3 6,1956. 1 17 5 8,7808 3. 8 13 5 8,7808 4. 10 17 7 19,4688 5. 10 13 3 6,1956 6. 1 10 34,5744 7. 6 1 6 6,9664 8. 1 16 4 0,0864 9 10 15 5 8,7808 30. 1 16 4 0,0864
76 31. 7 10 3 6,1956 3. 11 14 3 6,1956 33. 9 15 6 6,9664 34. 7 11 4 0,0864 Jumla 13 153,53 d 13 d = 3, 88 n 34 d d 153,53 153,53 S d 4,654, 16 n 1 34 1 33 d ttung 3,88 3,88 S 10, 49 d,16 n 0,37 34 t = t(, v) = t (0,05,33) = 1,69 tabel Berdasarkan pertungan datas, dapat dketau bawa nla t tung > t tabel (10,94 > 1,69). d. Kesmpulan Karena t tung > t tabel berart cukup bukt untuk menolak H 0 dan menerma H 1. Hal n menunjukkan bawa rata-rata skor pre-test leb kecl darpada rata-rata skor post-test. Dengan kata lan rata-rata skor post-test leb bak darpada rata-rata skor pre-test yang berart adanya penerapan model CORE berdampak post pada kemampuan pemecaan masala matematka sswa atau adanya penerapan model CORE dapat menngkatkan kemampuan pemecaan masala matematka sswa kelas XI-A.
1. 77