BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN Pada bagian ini akan dideskripsikan secara rinci hasil penelitian tentang hubungan penguasaan kosakata terhadap kemampuan menulis teks berita siswa kelas IX SMP Kalam Kudus Medan Tahun Pembelajaran 2016/2017. Dalam penelitian ini, data yang diambil terdiri dari dua jenis yaitu data penguasaan kosakata (X) yang diperoleh berdasarkan hasil pengisian soal pilihan berganda yang dilakukan oleh siswa dan data kemampuan menulis teks berita (Y) yang diperoleh dari tes penugasan. A. Hasil Penelitian Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh nilai hasil pengisian jawaban soal data penguasaan kosakata (X) dan tes kemampuan menulis teks berita (Y), sebagai berikut: 1. Penguasaan Kosakata (X) Berikut ini akan dipaparkan hasil perhitungan uji analisis penguasaan kosakata. Nilai yang diperoleh masing-masing siswa mengenai penguasaan kosakata seperti pada tabel 4.1. Data X yang diperoleh, lalu dilakukan pengujian analisis data dan pengujian hipotesisnya. Untuk lebih jelas lagi, perhitungan analisis data penguasaan kosakata dapat dilihat sebagai berikut.
42
43
Tabel 4.1 Data Penguasaan Kosakata (X) No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
Nama Siswa Christie Charisma Butar-Butar Kevin Jenney Angels Gracia Purba Franciscus Chandra Frans Matio Dat Milala Enzo Manuel Bakkara Darma Pala Sinaga Daniel Tulus Ignatius Clifford R.N. Sitompul Chrisella Lorenza Caesar Leonardo Haristo Brooklyn V. Siahaan Angelin Theris Rachel Anggita Sirait Yvanroo Matthew Alexander Winny Wandy Halim Vanessa Cyndia Agatha Vanesha Windra Timoti Perangin-angin Sherla Chandra Satis Rosean Risky H. Hutagaol Rasgautama Susanto Raphael S. Nainggolan Rachel Rodearni Purba Nathannael Nicholas Natasya Farida Tobing Meilyn Christina M. Purba Louis Kezia Febyola Manurung
Skor 55 55 55 55 60 60 60 65 65 65 50 70 70 70 70 75 75 75 75 75 75 80 80 80 80 80 85 85 85 80 90 90 90
Skor Maks 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
44
β Rata-rata Kategori
2405
3300 72,88 Baik
A. Perhitungan Skor Rata-rata dan Standar Deviasi Untuk menghitung nilai X (rata-rata) dan SD (standar deviasi) digunakan rumus sebagai berikut: 1. Rata-rata (Mean) π=
Ξ£π
π=
2045
π
33
π = 72,88 2. Standar Deviasi (SD) SD =
SD =
SD =
SD =
π.Ξ£π₯ 2 β(βπ)2 π πβ1 33.179025 β(2405 )2 33 33β1 5907825 β5784025 33 32
123800 1056
SD = 117,23 SD = 10,83 3. Varians (S2) Varians = SD2 = 10,832 = 117,23
45
B. Uji Normalitas Data Penguasaan Kosakata Dari lampiran diketahui nilai dari: π = 72,88
SD = 10,3
Dengan diketahuinya nilai standard deviasi data, maka dapat diketahui normalitas data penguasaan kosakata seperti pada tabel di bawah ini. Tabel 4.2 Uji Normalitas Data Penguasaan Kosakata No
X
F
X
F Kum
Zi
F(Zi)
S(Zi)
[F(Zi)-S(Zi)]
1 2 3 4 5 6 7 8
55 60 65 70 75 80 85 90
4 3 3 5 6 5 4 3
220 180 195 350 450 400 340 270
4 7 10 15 21 26 30 33
-1,65 -1,19 -0,73 -0,27 0,20 0,66 1,12 1,58
0,0494 0,1172 0,2334 0,3951 0,5776 0,7445 0,8685 0,9430
0,1212 0,2121 0,3030 0,4545 0,6364 0,7879 0,9091 1,0000
-0,0718 -0,0950 -0,0696 -0,0594 -0,0588 -0,0433 -0,0406 -0,0570
33
2405
β
Dari tabel di atas, diperoleh harga Lhitung = 0,0950 Sedangkan dari tabel L untuk Liliefors dengan jumlah sampel (N) = 33 dan taraf signifikan Ξ± = 0,05 diketahui nilai Ltabel =
0,886 33
= 0,154. Karena Lhitung < Ltabel (0,0950 < 0,154) maka
disimpulkan bahwa data penguasaan kosakata berdistribusi normal. 2. Kemampuan Menulis Teks Berita (Y) Berikut ini akan dipaparkan hasil perhitungan kemampuan menulis teks berita. Nilai yang diperoleh masing-masing siswa mengenai kemampuan menulis teks berita seperti pada tabel 4.3. Data Y yang diperoleh, lalu dilakukan pengujian
46
analisis data dan pengujian hipotesisnya. Untuk lebih jelas lagi, perhitungan analisis data menulis teks berita dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 4.3 Data Kemampuan Menulis Teks Berita (Y) No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
Nama Siswa Christie Charisma Butar-Butar Kevin Jenney Angels Gracia Purba Franciscus Chandra Frans Matio Dat Milala Enzo Manuel Bakkara Darma Pala Sinaga Daniel Tulus Ignatius Clifford R.N. Sitompul Chrisella Lorenza Caesar Leonardo Haristo Brooklyn V. Siahaan Angelin Theris Rachel Anggita Sirait Yvanroo Matthew Alexander Winny Wandy Halim Vanessa Cyndia Agatha Vanesha Windra Timoti Perangin-angin Sherla Chandra Satis Rosean Risky H. Hutagaol Rasgautama Susanto Raphael S. Nainggolan Rachel Rodearni Purba Nathannael Nicholas
Skor 60 55 50 60 50 55 70 60 75 50 45 75 70 80 65 65 80 65 65 70 85 70 80 75 70 90 75 70 85
Skor Maks 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
47
30 31 32 33
Natasya Farida Tobing Meilyn Christina M. Purba Louis Kezia Febyola Manurung β Rata-rata Kategori
85 85 85 90 2330
A. Perhitungan Skor Rata-rata dan Standar Deviasi 1. Rata-rata (Mean) Y=
Ξ£π
Y=
2330
π
33
Y = 70,61 2. Standar Deviasi (SD) SD =
SD =
SD =
SD =
π.Ξ£π 2 β(βπ)2 π πβ1 33.168900 β(2330 )2 33 33β1 5573700 β5428900 33 32 144800 1056
SD = 137,12 SD = 11,71
3. Varians (S2) Varians = SD2 = 11,712 = 137,12
100 100 100 100 3300 70,61 Baik
48
B. Uji Normalitas Data Kemampuan Menulis Teks Berita Dari lampiran diketahui nilai dari: π = 70,61
SD = 11,71
Dengan diketahuinya nilai rata-rata dan standard deviasi data, maka dapat diketahui normalitas data kemampuan menulis teks berita seperti tabel di bawah ini. Tabel 4.4 Uji Normalitas Data Kemampuan Menulis Teks Berita No
Y
F
F Kum
Zi
F(Zi)
S(Zi)
[F(Zi)-S(Zi)]
1 2 3 4 5 6 7 8 9
50 55 60 65 70 75 80 85 90
3 2 3 5 6 4 3 5 2
3 5 8 13 19 23 26 31 33
-1,76 -1,33 -0,91 -0,48 -0,05 0,37 0,80 1,23 1,66
0,0392 0,0913 0,1825 0,3159 0,4792 0,6461 0,7887 0,8904 0,9511
0,0909 0,1515 0,2424 0,3939 0,5758 0,6970 0,7879 0,9394 1,0000
-0,0517 -0,0603 -0,0600 -0,0780 -0,0965 -0,0508 0,0008 -0,0490 -0,0489
β
33
Dari tabel diatas, diperoleh harga Lhitung = 0,0965. Sedangkan dari tabel L untuk Liliefors dengan jumlah sampel (N) = 33 dan taraf signifikan Ξ± = 0,05 diketahui nilai Ltabel =
0,886 33
= 0,154. Karena Lhitung < Ltabel (0,0965 < 0,154) maka
disimpulkan bahwa data kemampuan menulis teks berita siswa berdistribusi normal.
49
3. Uji Homogenitas Untuk mengetahui homogenitas dari data hasil penelitian, terlebih dahulu dicari harga-harga yang digunakan untuk perhitungan seperti tersaji pada tabel di bawah ini. Tabel 4.5 Perhitungan Homogenitas Data Sampel
dk (n-1)
1/dk
SD2
log SD2
dk.log SD2
X Y Jumlah
32 32 64
0,0313 0,0313 0,0625
117,23 137,12 254,35
2,07 2,14 4,21
66,21 68,39 134,60
Dengan
diketahuinya
nilai-nilai
homogenitas data sebagai berikut: Ξ£(dk .ππ· 2 )
S2
=
S2
=
S2
=
S2
= 127,18
Ξ£(ππ ) 32 2,07+ 32 2,14 32+32 8139 ,20 64
log S2 = log (127,18) = 2,104
B
= (log S2)βdk = (2,104)(64) = 134,68
tersebut,
maka
dapat
dihitung
50
X2
= (ln 10)(B-βdk.log SD2) = (2,3026)(134,68-134,60) = (2,3026)(0,08) = 0,20
Dari hasil perhitungan diketahui nilai varians (S2) kedua data sebesar 127,18. Dari nilai tersebut diketahui nilai logaritma varians sebesar 2,014. Dari analisis dengan menggunakan uji barlet diperoleh nilainya sebesar 134,68. Sehingga diketahui X2 hitung = 0,20 sedangkan harga X2tabel dengan dk N-1 = 3,84. Karena X2hitung < X2tabel (0,20 < 3,84) maka dapat disimpulkan data penelitian memiliki varians yang seragam (homogen). 1.
Persamaan Regresi Sederhana Y atas X Bentuk persamaan regresi: ΕΆ = a + bX Untuk mengetahui nilai koefisien a dan b dapat dicari dengan rumus
sebagai berikut. π= π=
βπ βπ 2 β βπ βππ π βπ 2 β βπ 2 2330
179025 β 2405 (172975 ) 33 179025 β(2405 )2
π=
417128250 β416004875
π=
1123375
5907825 β5784025
123800
π = 9,07
51
π=
π βππ β βπ (βπ)
π=
33 172975 β 2405
π βπ 2 β(βπ)2 2330 33 179025 β 2405 2
5708175 β560530
π = 5907825 β5784025 π=
104525 123800
π = 0,84 Dengan diketahuinya nilai koefisien a dan b tersebut, maka diketahui bentuk persamaan regresi Y atas X yaitu : ΕΆ = 9,07 + 0,84X. Untuk mengetahui apakah bentuk persamaan regresi di atas merupakan regresi yang linier, terlebih dahulu diuji dengan mencari nilai-nilai di bawah ini: a) Jumlah Kuadrat Total (JKT) JKT (T) = βY2 = 168900 b) Jumlah Kuadrat Regresi a JK (a) = JK (a) =
(βπ)2 π (2330 )2 33
JK (a) = 164512,12 c) Jumlah Kuadrat Regresi b/a JK (b/a) = b βππ β
βπ βπ π
JK (b/a) = 0,84 172975 β JK (b/a) = 0,84 172975 β
2405
2330
33 5603650 33
JK (b/a) = 0,84 172975 β 169807,58 JK (b/a) = 0,84 3167,42
52
JK (b/a) = 2660,64 d) Jumlah Kuadrat Residu (JKres) JKres = JK (T) β JK (a) β JK (b/a) JKres = 168900 - 164512,12β 2660,64 JKres = 1727,24 e) Jumlah Kuadrat Error (JKE) JK (E) = βπ₯ βπ 2 β
(βπ)2 π
Tabel 4.6 Perhitungan Jumlah Kuadrat Error X 55 55 55 55 60 60 60 65 65 65 70 70 70 70 70 75 75 75 75 75 75 80
ni
K
4
1
3
2
3
3
5
4
6
5
5
6
Y
Y2
60 55 50 60 50 55 70 60 75 50 65 75 70 80 65 65 80 65 65 70 85 70
3600 3025 2500 3600 2500 3025 4900 3600 5625 2500 4225 5625 4900 6400 4225 4225 6400 4225 4225 4900 7225 4900
βY
βY2
(βY)2
(βY)2/ni
{(βY2)-((βY)2/ni)}
225
12725
50625
12656,25
68,75
175
10425
30625
10208,33
216,67
185
11725
34225
11408,33
316,67
355
25375
126025
25205,00
170,00
430
31200
184900
30816,67
383,33
385
29925
148225
29645,00
280,00
53
80 80 80 80 85 85 85 85 90 90 90
4
7
3
8
80 75 70 90 75 70 85 85 85 85 90
6400 5625 4900 8100 5625 4900 7225 7225 7225 7225 8100
315
24975
99225
24806,25
168,75
260
22550
67600
22533,33
16,67
JK (E)
f)
Jumlah Kuadrat Tuna Cocok (JK TC) JK (TC)
= JKres β JK(E)
JK (TC)
= 1727,24β 1620,83
JK (TC)
= 106,41
g) Varians Regresi (S2reg) S2reg = JK (b/a) S2reg = 2660,64 h) Varians Residu (S2res) S2res =
π½πΎ πππ
S2res =
1727 .24
π β2
33 β2
S2res = 55,72 i)
Varians Tuna Cocok (S2TC) S2TC =
π½πΎ ππΆ
S2TC =
106 ,41
π β2
8β2
1620,83
54
S2TC = 17,74 j)
Varians Galat (S2e) π½πΎπΈ
S2e = πβπ S2 e =
1620 ,83 33β8
S2e = 64,83 k) Fhitung untuk keberartian persamaan regresi Fhit = Fhit =
2 ππππ 2 ππππ
2660 ,64 55,72
Fhit = 47,75 l)
Fhitung untuk kelinieran persamaan regresi Fhit =
2 πππΆ
ππ2
17,74
Fhit = 64,83 Fhit = 0,27 Dengan diperolehnya nilai-nilai tersebut di atas, maka dapat dibuat tabel analisis varians (anava) yang ditampilkan pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.7 Analisis Varians untuk Uji Kelinieran Regresi Sumber Varians Total Regresi (a) Regresi (b/a) Residu Tuna Cocok Galat (E)
Dk 33 1 1 31 6 25
JK
KT
168900 168900 164512,12 164512,12 2660,64 2660,64 1727,24 55,72 106,41 17,74 1620,83 64,83
F 47,75
0,27
55
Dari tabel dapat dilihat bahwa Fhitung dengan dk = (6,25) pada taraf signifikan 5% adalah 0,27. Sementara nilai Ftabelnya sebesar 2,49. Ternyata Fhitung < Ftabel yaitu 0,27 < 2,49 sehingga persamaan regresi ΕΆ = 9,07 + 0,84X adalah linier. Selanjutnya untuk uji keberartian persamaan regresi, Fhitung dengan dk (1,31) pada taraf signifikan Ξ± = 0,05 yaitu 47,75. Sementara Ftabelnya tidak terdapat pada tabel. Maka untuk menentukan Ftabel
(8,114)
dilakukan dengan cara
interpolasi. F (1,30) = 4,17 F (1,32) = 4,15 F (1,31) = ?
Interpolasi : F (1,30) = 4,17 dengan F (1,32) = 4,15 F (1,31) = π π0 +
πβπ0 π1 βπ0
π(π1 ) β π(π0 )
31β30
F (1,31) = 4,17+ 32β30 (4,15 β 4,17) 1
F (1,31) = 4,17 + 2 (β0,02) F (1,31) = 4,17 β 0,01 F (1,31) = 4,16
Maka diperoleh Ftabel
(1,31)
pada taraf signifikan Ξ± = 0,05 yaitu 4,16.
ternyata Fhitung > Ftabel (47,75 > 4,16) sehingga persamaan regresi ΕΆ = 9,07 + 0,84X adalah berarti. Maka dapat disimpulkan bahwa persamaan ΕΆ = 9,07 + 0,84X mempunyai hubungan yang linear dan berarti.
56
4. Uji Hubungan X dan Y Setelah bentuk persamaan regresi diketahui, maka dapat dicari nilai koefisien korelasi antara variabel X dan Y yang dapat dihitung dengan menggunkan rumus korelasi product moment di bawah ini. rxy = rxy = rxy = rxy = rxy =
πβππβ(βπ)(βπ) πβπ 2 β(βπ)2 πβπ 2 β(βπ)2 (33.172975 )β(2405 .2330 ) 33.179025 β(2405 )2 33.168900 β(2330 )2 (5708175 )β(5603650 ) 5907825 β(5784025 )
5573700 β(5428900 )
104525 123800
144800
104525 17926240000 104525
rxy = 133888 ,91 rxy = 0,78
Dari perhitungan di atas, diperoleh nilai r hitung = 0,78. yang artinya kedua variabel memiliki hubungan yang erat dengan bentuk hubungan linear positif. Kemudian nilai rtabel dengan jumlah sampel 33 dengan taraf signifikan Ξ± = 0,05 adalah 0,344, kemudian dari hasil pengujian diketahui nilai koefisien korelasi sebesar 0,78 lebih besar dari rtabel 0,344 yang berarti H0 ditolak dan Ha diterima. 2.
Perhitungan Indeks Determinasi Dari hasil perhitungan koefisien korelasi dan pengujian hipotesis, maka
dapat dihitung besar sumbangan penguasaan kosakata terhadap kemampuan
57
menulis teks berita siswa dengan menggunakan indeks determinasi sebagai berikut. I = r2 x 100% I = (0,78)2 x 100% I = 0,6084 x 100% I = 60,84% Dari harga indeks determinasi tersebut diketahui bahwa sumbangan penguasaan kosakata (X) dengan kemampuan menulis teks berita (Y) adalah sebesar 60,84%. B Pembahasan Untuk mengetahui tingkat penguasaan kosakata siswa kelas IX SMP Kalam Kudus Medan, dilakukan pembagian angket soal berupa pilihan berganda kepada siswa yang diwakili oleh satu kelas sampel yaitu kelas IX-D dengan jumlah siswa sebanyak 33 orang. Dari analisis data yang dilakukan terhadap pengisian a ngket soal oleh siswa, diketahui tingkat penguasaan kosakata siswa tergolong baik dengan rata-rata sebesar 72,88. Sementara untuk mengetahui kemampuan menulis teks berita siswa dengan memberikan tes penugasan. Dari kegiatan tersebut, diketahui kemampuan siswa dalam menulis teks berita tergolong baik dengan rata-rata sebesar 70,61. Dari hasil analisis data yang dilakukan, ternyata ada hubungan antara penguasaan kosakata terhadap kemampuan menulis teks berita. Adanya hubungan ini dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi yang diuji dengan menggunakan rumus korelasi product moment Pearson. Dari hasil pengujian diketahui nilai koefisien korelasi sebesar
58
0,78 lebih besar dari rtabel 0,344 yang berarti H0 ditolak dan Ha diterima. Nilai ini tergolong interpretasi tinggi dengan kontribusi sebesar 60,84%. Pada persamaan regresi ΕΆ = 9,07 + 0,84X, setiap peningkatan penguasaan kosakata sebesar satu satuan, terjadi hasil peningkatan kemampuan menulis teks berita siswa sebesar 0,84 satuan. Mengacu pada arti kelinieran regresi tersebut, diperoleh gambaran bahwa penguasaan kosakata turut menentukan kemampuan menulis teks berita siswa kelas IX SMP Kalam Kudus Medan. Penguasaan kosakata sangat dibutuhkan dalam menulis teks berita. Penguasaan kosakata diharapkan dapat membantu siswa untuk lebih memahami menulis teks berita. Dari data hasil penelitian, tampak bahwa penguasaan kosakata di SMP Kalam Kudus Medan tergolong baik. Hasil tersebut memberikan gambaran terhadap kemampuan menulis teks berita siswa kelas IX SMP Kalam Kudus Medan pada tahun pembelajaran 2016/2017 juga tergolong baik. Hal ini menunjukkan bahwa penguasaan kosakata yang baik akan mempengaruhi kemampuan menulis teks berita siswa. Jika saja penguasaan kosakata siswa dapat ditingkatkan, diasumsikan kemampuan menulis teks berita siswa juga akan meningkat.