Jurnal Pendidikan Indonesia Vol. 1 No. 3 November 2020 p-ISSN : 2745-7141  e-ISSN : 2746-1920 Pendidikan

## PENGARUH  MODEL  PEMBELAJARAN  DAN ADVERSITY  QUOTIENT TERHADAP KEMAMPUAN KONEKSI MATEMATIKA

## Siti Azizah
SMAN 15 Kota Tangerang Email: astysay@gmail.com

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Diterima 29 Oktober 2020 Diterima dalam bentuk review 09 November 2020 Diterima dalam bentuk revisi 20 November 2020 Tujuan  umum  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisa pengaruh  model  pembelajaran  dan adversity  quotient siswa terhadap kemampuan koneksi matematika pada SMA Negeri di  Kota  Tangerang.  Metode  penelitian  yang  digunakan adalah  metode  eksperimen  dengan  menggunakan  teknik ANOVA Dua Arah. Jumlah sampel 80 siswa SMA Negeri di Kota  Tangerang  yang  dibagi  2  kelompok    yaitu  40  siswa kelompok  eksperimen  dan  40  siswa  kelompok  kontrol. Teknik  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  teknik random  sampling dan perhitungannya dengan bantuan SPSS 20.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  1)  Terdapat  pengaruh yang  signifikan  model  pembelajaran  terhadap  kemampuan koneksi  matematika  siswa  SMA  Negeri  di  Kota Tangerang, hal  ini  dibuktikan  dengan  sig  =  0,000  <  0,05  dan  F hit =
71,396.  Berdasarkan  nilai  rata-rata  dapat  diketahui  bahwa kemampuan  koneksi  matematika  pada  model  pembelajaran brain  based  learning metode discovery lebih  tinggi dibandingkan  kemampuan  koneksi  matematika  pada  model pembelajaran  langsung  metode ekspositori. 2)  Terdapat pengaruh  yang  signifikan adversity  quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa SMA Negeri di Kota Tangerang, hal ini dibuktikan dengan sig = 0,000 < 0,05 dan
F hit =  141,869.  Berdasarkan  nilai  rata-rata  dapat  diketahui bahwa  kemampuan  koneksi  matematika  pada  siswa  yang memiliki adversity quotient tinggi lebih tinggi dibandingkan kemampuan  koneksi  matematika  pada  siswa  yang  memiliki adversity  quotient rendah.  3)  Terdapat  pengaruh  innteraktif yang signifikan  model pembelajaran dan adversity quotient terhadap  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  SMA Negeri  di  Kota  Tangerang,  hal  ini  dibuktikan  dengan  sig  =
0,001  <  0,05  dan  F hit =  12,987.  Implikasi    penelitian menemukan secara model pembelajaran brain based learning dan adversity  quotient siswa  dapat  mempengaruhi kemampuan  koneksi  matematika  siswa  dan  ditemukan interaksi antara model pembelajarn brain based learning dan adversity quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa. Kata kunci :
Model Pembelajaran; Adversity Quotient ; Kemampuan, Koneksi Matematika.
Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)

## Pendahuluan
Tujuan  pembelajaran  matematika  berdasarkan  kurkulum  2013  bukan  hanya penguasaan  materi  saja,  namun  proses  untuk  mengubah  tingkah  laku  peserta  didik. Sesuai  dengan  Lampiran  Permendikbud  nomor  59  tahun  2014.  Tujuan  yang  ideal tersebut  pada  kenyataannya  tidak  mudah  dicapai    oleh  sekolah.  Sebagai  gambaran berdasarkan  hasil  wawancara  peneliti  dengan  guru  matematika  kelas  XI  SMA  N  15 Tangerang, menyatakan bahwa memang proses belajar mengajar di kelas XI SMA N 15 Tangerang  sudah  cukup  optimal,  namun  peserta  didik  masih  kesulitan  dalam menyelesaikan soal terkait menuliskan  masalah kehidupan sehari-hari ke dalam  bentuk model  matematika.  Peserta  didik  juga  masih  kesulitan  dalam  menghubungkan  antar obyek  dan  konsep  dalam  matematika.  Selain  itu,  peserta  didik  juga  masih  kesulitan dalam  menentukan  rumus  apa  yang  akan  dipakai  jika  dihadapkan  pada  soal-soal  yang berkaitan dengan masalah kehidupan sehari-hari.
Berdasarkan  hal  di  atas,  peneliti  melakukan  observasi  dan  wawancara  kepada peserta  didik  terhadap  masalah  yang  telah  dikemukakan  oleh  guru.  Peneliti  melihat bahwa  peserta  didik  kesulitan  dalam  mengasosiasikan  konsep  yang  sebelumnya  telah diketahui  dengan  konsep  baru  yang  akan  dipelajari.  Kesulitan-kesulitan  peserta  didik dalam  belajar  matematika  yang  telah  disebutkan  di  atas  merupakan  unsur-unsur kemampuan koneksi matematika (A.Persada, 2016). Sehingga dari hasil wawancara dan hasil  observasi  menunjukkan  adanya  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  kelas  XI SMA N 15 Tangerang yang masih belum optimal.
Kemampuan  koneksi  matematika  siswa  kelas  XI  SMAN  15  Tangerang  yang masih  belum  optimal  tidak  sesuai  dengan  pendapat  NCTM  dalam Principles  and Standards  for  School  Mathematics ,  yang  menyatakan  bahwa  standar  proses  dalam pembelajaran  matematika  yaitu  kemampuan  pemecahan  masalah  ( problem  solving ), kemampuan  penalaran  ( reasoning ),  kemampuan  komunikasi  ( communication ), kemampuan membuat koneksi ( connection ), dan kemampuan representasi ( representation ). Dari pendapat di atas, kemampuan siswa membuat koneksi merupakan salah  satu dari standar proses dalam pembelajaran  matematika. Oleh karena  itu, dalam pembelajaran matematika siswa perlu mempunyai kemampuan koneksi matematika.
Untuk  mengoptimalkan  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  khususnya  pada peserta didik kelas XI SMA N Kota Tangerang , perlu untuk dicarikan solusi. Salah satu Solusinya adalah dengan menggunakan model pembelajaran. Guru harus memperbaharui  model  atau  metode  pembelajaran  yang  merupakan  teknik  penyajian pelajaran atau strategi pembelajaran, yakni cara–cara mengajar yang dipergunakan oleh guru atau instruktur, atau sebagai teknik penyajian  yang dikuasai guru untuk mengajar atau  menyajikan  bahan  pelajaran  kepada  siswa  didalam  kelas  (Krisdiana  et  al.,  2014), agar  pelajaran  tersebut  dapat  lebih  mudah  ditangkap,  dipahami  dan  digunakan  oleh siswa dengan baik serta menumbuhkan semangat kemandirian belajar.
Guru  hendaknya  dapat  melakukan  pembelajaran  matematika  yang  dapat meningkatan  koneksi  matematis  siswa.  Koneksi  matematis  tersebut  bisa  berkaitan
dengan  koneksi  internal  dan  koneksi  eksternal  (Siagian,  2016).  Koneksi  internal meliputi  koneksi  antar  topik  matematika,  sedangkan  koneksi  eksternal  meliputi koneksi dengan mata pelajaran lain dan koneksi dengan kehidupan sehari-hari. Dalam peningkatan  koneksi  matematis  siswa,  guru  perlu  memperhatikan  satu  hal  penting dalam  tubuh  manusia  yang  selama  ini  kemampuannya  masih  kurang  dioptimalkan, yaitu  otak.  Dengan  metode  pembelajaran  matematika  konvensional  yang  hanya melibatkan  siswa pada  kegiatan  mendengarkan  dan  mencatat,  siswa  cenderung mengasah  otak kirinya  saja  yang  hanya  memiliki  kemampuan  daya  serap  sebesar  20 persen.  Sementara  80  persen  lagi  pada  bagian  otak  lain  masih  jarang  diasah. Padahal belajar  dikatakan  berhasil  bila  otak  difungsikan  secara  optimal  atau  seluruh bagian otak dapat diaktifkan. Oleh karena itu, pembelajaran matematika membutuhkan sebuah  Model  pembelajaran  yang  dapat  mengoptimalkan  kerja  otak.  Model pembelajaran  tersebut  adalah  model Brain  Based  Learning (BBL)  (Salim  Nahdi, 2015).
Pembelajaran dengan  berbasis kemampuan otak ( Brain  Based Learning ) adalah pembelajaran yang diselaraskan dengan cara otak yang didesain secara alamiah untuk belajar  (Al’azzy,  2013).  Pembelajarannya  didasarkan  untuk  menciptakan  kondisi optimal  agar  terjadinya  pembelajaran  yang  alami.  Pembelajaran  yang  kompleks dengan  berbasis  kemampuan  otak  merupakan  sebuah  proses  yang  merefleksikan dengan  lebih  baik  cara  otak  manusia  yang  dirancang  secara  alami  untuk  belajar. Dilihat  dari  kelebihan  model brain  based  learning maka  penelitian  menerapkan pembelajaran  matematika dengan  model brain  based learning untuk mengoptimalkan kemampuan koneksi  mtematika siswa SMA Negeri Kota Tangerang. Dari hal di atas, selain  model  pembelajaran  ada  faktor  lain  yang  menunjang  kemampuan  koneksi matematika  siswa.  Salah  satunya Adversity  Quotient (AQ)  yang  dicetuskan  oleh  Paul G.  Stoltz.  Stoltz  mengungkapkan  bahwa  AQ  sebagai  kemampuan  seseorang  dalam mengamati kesulitan dan mengolah kesulitan tersebut dengan kecerdasan yang dimiliki sehingga  menjadi  sebuah  tantangan  untuk  menyelesaikannya.  Hal  tersebut  digunakan untuk mencapai tujuan, cita – cita, dan harapan.
Adversity  quotient (AQ)  pertama  kali  ditemukan  oleh  Paul  G.    Stolz  AQ  atau Adversity  Quotient adalah  kecerdasan  yang  dimiliki  seseorang  dalam  mengatasi kesulitan  hidup  dan  bertahan  hidup  (Ikram,  2009) . Paul  G.  Stolz  membagi  manusia menjadi  tiga  tipe  yang  masing-masing  menunjukkan  semangat  hidupnya.  Pertama, quiters, yakni  orang-orang  yang  berhenti  di  tengah  proses  pendakian,  gampang  putus asa  dan  menyerah.  Kedua, campers atau  perkemah  yang  merasa  cukup  dengan  yang telah  dicapainya.  Ketiga, climbers, yaitu  orang-orang  yang  yang  optimis  melihat peluang,  suka  tantangan,  bergairah,  dan  suka  dengan  kemajuan  yang  progresif. Adversity  quotient dapat  dijabarkan  sebagai  kondisi  dari  ketidakbahagiaan,  kesulitan, atau  ketidakberuntungan.  Dalam  bahasa  psikologi  kata  adversity  ini  sering diterjemahkan sebagai tantangan kehidupan. Dari hasil penelitian (Tesa, 2018) terdapat pengaruh  signifikan adversity  quotient terhadap  prestasi  akademik  pada  mahasiswa Fakultas  Psikologi  UIN  Sunan  Gunung  Djati  Bandung  angkatan  2013  dan  juga  dari
hasil  penelitian  menyebutkan  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara adversity quotient dan  motivasi  berprestasi  terhadap  prestasi  belajar  matematika  di  SMA  Tugu Ibu  1  (Nurhayati,  2013).  Jadi  Adversity  Quetient  merupakan  kecerdasan  untuk menghadapi keadaan sulit atau kecerdasan dalam menghadapi tantangan kehidupan.
Dari  beberapa  uraian  diatas  dan  hasil  penelitian  (Hidayani,  2019)  dapat disimpulkan  terdapat  perbedaan  kemampuan  koneksi  matematis  antara  siswa  yang mengikuti  pendekatan Brain  Based  Learning dengan  siswa  yang  mengikuti pembelajaran  konvensional  di  SMPN  Pekanbaru.  Selain  itu  dari  hasil  penelitian (Seprina,  2017)  terdapat  perbedaan  kemampuan  koneksi  matematis  siswa  yang menggunakan  model  pembelajaran  Brain-Based  Learning dengan  kemampuan  koneksi matematis  siswa  yang  menggunakan  metode  pembelajaran  konvensional  di  kelas  VIII SMP  Muhammadiyah  Rambah.  Karena  itu  penulis  tertarik  untuk  meneliti  dengan mengkaitkan beberapa variabel  yang  merupakan beberapa  faktor yang  mendukung atau mempengaruhi qoutient yang  kemudian  terangkai  dengan  judul  “Pengaruh  model pembelajaran  dan advrsity  quotient terhadap    kemampuan  koneksi  matematika  Siswa SMA Negeri di Kota Tangerang”

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  bersifat  eksperimen.  Selanjutnya  untuk  mengetahui  ada  tidaknya pengaruh hasil eksperimental  berupa perlakuan  Model Pembelajaan  yaitu  Model Brain Based  Learning metode    discovery  dan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori  (Murni,  2018)  ,  maka  penulis  mengadakan  tes  atau  evaluasi  hasil  belajar pada  masing-masing  kelas  sampel  setelah  eksperimen  dilakukan.  Mengacu  pada banyaknya variabel dan sub variabel yang ada dalam penelitian, maka digunakan disain faktor 2x2, variabel-variabel tersebut diantaranya adalah :
A. Variabel Bebas :
1) Model pembelajaran ( A )
2) Adversity quotient ( B )

## B. Variabel terikat
Kemampuan  Koneksi  Matematika  (Y).  Dalam  hal  ini  variabel  terikat  adalah kemampuan Koneksi matematika siswa kelas XI SMA Negeri  kota Tangerang.
Tabel 1
Desain Penelitian Level : Tingkat Adversity Quotient (B) Treatment : Model pembelajaran  (A) ∑ B
Model brain based learning dengan discovery (A1) Model  pembelajaran langsung dengan ekspositori (A2) Tinggi (B1) Y11 Y12 Y 10 Rendah (B2) Y21 Y22 Y 20 ∑A Y01 Y02 Y 00
Keterangan :
A1  : Model brain based learning dengan discovery
A2  : Model pembelajaran langsung dengan ekspositori B1   : Adversity quotient dengan kategori tinggi B2  : Adversity quotient dengan kategori rendah Y00 : Kemampuan Koneksi Matematika Siswa Y10 : Kemampuan Koneksi matematika Siswa Yang diajar dengan Model Brain Based Learning dengan discovery ( Kelompok Eksperimen)
Y20 : Kemampuan Koneksi matematika Siswa Yang diajar dengan Model pembelajaran langsung dengan ekspositori ( Kelompok kontrol)
Y01: Kemampuan Koneksi matematika Siswa Yang Memiliki Adversity Quotient kategori tinggi
Y02: Kemampuan Koneksi matematika Siswa Yang Memiliki Adversity Quotient kategori rendah
Y11 : Kemampuan Koneksi matematika Siswa yang diajar dengan Model Brain Based Learning discovery dan memiliki Adversity Quotient tinggi
Y12: Kemampuan Koneksi matematika Siswa yang diajar dengan Model Brain Based Learning discovery dan memiliki Adversity Quotient rendah
Y21: Kemampuan Koneksi matematika Siswa Yang diajar dengan Model pembelajaran langsung ekspositori dan memiliki Adversity Quotient kategori tinggi
Y22 : Kemampuan Koneksi matematika Siswa yang diajar dengan Model pembelajaran langsung ekspositori dan memiliki Adversity Quotient kategori rendah
C . Populasi dan Teknik Pengambilan Sampel
1. Populasi Peneitian
Penelitian  dilakukan  pada    SMA  Negeri  di  Kota  Tangerang  yang  diwakili oleh  siswa/siswi  SMA  Negeri  15  dan  siswa/siswi  SMA  Negeri  11  Kota Tangerang,  populasi  yang  digunakan  adalah  siswa  kelas  XI  IPA  pada  Tahun Pelajaran 2018/2019 sebanyak 2 kelas dengan masing-masing kelas berjumlah 40 siswa.
2. Sampel Penelitian Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti. Sampel penelitian adalah siswa yang tergabung dalam populasi terjangkau kemudian diambil secara random  dari  2  kelas,  yaitu  kelas  XI  IPA  3  dan  XI  IPA  5.    Kedua  kelas  sampel akan  diberikan  model  pembelajaran  yang  berbeda,  yaitu  kelas  XI  IPA  3  dengan model brain  based  leaning metode  discovery  dan  kelas  XI  IPA  5  dengan  model pembelajaran langsung metode ekspositori.
3. Teknik Sampling
Cara  pengambilan  sampel  atau  teknik  sampling  dilakukan  dengan Cluster Sampling atau Intak Clasa. Teknik Cluster Sampling umumnya dilakukan dengan dua tahap, yaitu :
a) Tahap  pertama,  pengambilan  kelas  eksperimen  dan  kelas  control  dilakukan dengan teknik sampling (sampel acak sederhana).
b) Tahap  kedua,  pengambilan  sampel  subjek  aatau  individu  dilakukan  dengan teknik  sampling  sistematik.  Dalam  penelitian  ini  sampel  subjek  atau  siswa diambil  berrdasarkan  kelompok  kelas  yaitu  40  siswa  kelompok  kelas eksperimen dan 40 siswa kelompok kelas kontrol.
D. Metode Pengumpulan Data
1. Sumber Data
Sumber  data  untuk  data  tentang adversity  quotient adalah  jawaban  yang diberikan  oleh  responden/anggota  sampel  atas  angket/kuisioner  yang  diberikan oleh  peneliti.  Sedangkan  sumber  data  untuk  data  tentang  kemampuan  koneksi matematika  adalah  dari  nilai  hasil  tes  siswa  yang  dilaksanakan  setelah  proses pembelajaran selesai.
2. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  diperoleh  untuk  menjawab  masalah  penelitian  atau  menguji hipotesis  yang sudah dirumuskan. Ada berbagai  metode untuk memperoleh data, diantaranya metode observasi, wawancara, angket, tes, dokumentasi dan  lain-lain. Dalam penelitian ini pengumpulan data yang dipergunakan adalah metode tes dan angket.
3. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian terdiri dari tiga variabel.
a. Variabel yang dipakai dalam penelitian adalah sebagai berikut :
1) Variabel bebas 1, dalam hal ini adalah variabel treatment   (X1) yaitu model brain  based  leaning merupakan  variabel  bebas  (independen)  yang mempengaruhi variabel terikat (dependen
2) Variabel  bebas  2,    dalam  hal  ini    merupakan  variabel  atribut  (X2)  yaitu adversity  quotient merupakan  variabel  bebas  (independen)  yang mempengaruhi variabel terikat (dependen).
3) Variabel  terikat,  dalam  hal    ini  variabel  kriterium  (Y)  yaitu  kemampuan koneksi  matematika  merupakan  variabel  terikat    (dependen)  yang dipengaruhi oleh variabel  bebas (independen).

## E. Instrumen Penelitian
1. Instrumen untuk Mengukur Adversity Quotient
Untuk  dapat  mengukur  secara  kuantitatif  maka  variabel  penelitian didefinisikan sebagai berikut :
a. Definisi Konseptual
Adversity  quotient merupakan  kemampuan  yang  dimiliki  siswa  dalam merespon  berbagai  hambatan  yang  ada  dan  memiliki  kesadaran  serta kesanggupan untuk menjalani proses pencapaian tujuan hidupnya.
b. Defenisi Operasional
Adversity  quotient dioperasionalkan  melaui  skor  skala adversity quotient yang terdiri dari aspek-aspeknya,  yaitu :
1) control adalah  berkaitan  dengan  seberapa  besar  orang  merasa  mampu mengendalikan  kesulitan-kesulitan  yang  dihadapinya  dan  sejauh  mana individu merasakan bahwa kendali itu ikut berperan dalam peristiwa  yang menimbulkan kesulitan
2) Origin  and  ownership adalah  dimensi    yang  menjelaskan  siapa  atau apayang  menjadi  penyebab  kesulitan (origin) dan  sampai  sejauh  mana seseorang merasakan akibat-akibat kesulitan itu (ownership)
3) Reach merupakan  dimensi  yang  menjelaskan  sejauhmaan  kesulitan  yang dialami akan menjangkau bagian-bagian lain dan berdampak padakehidupan
4) Daya  tahan/ Endurance adalah  limensi  yamg  lebih  berkaitan  dengan persepsi  seseorang  akan  lama  atau  tidaknya  kesulitan  akan  berlangsung. Penentuan  kelompok adversity  quotient tinggi  dan  kelompok adversity quotient rendah  dari  perolehan  skor  angket  adversity  quotient  siswa  yang diambil 20 siswa urutan tertinggi baik dari kelas eksperimen maupun kelas kontrol.
c. Jenis Instrumen
Instrumen yang digunakan untuk mengumpulkan data tentang adversity quotient berbentuk  kuesioner  dengan  menggunakan rating  scale .  Item-item yang  ada  dalam  kuesioner  ini  dibagi  dalam  dua  macam  yaitu  :  18  item favourable  dan  18  item  unfavourable.  Penilaian  untuk  item  yang  favourable (positif) adalah sebagai berikut: bila  jawaban Sangat Sesuai (SS) = 4, Sesuai (S)  =  3,    Tidak  Sesuai  (TS)  =  2,  dan  Sangat  Tidak  Sesuai  (STS)  =  1.
Sedangkan  penilaian  untuk  item  yang unfavourable (negatif)  adalah  sebagai berikut: bila jawaban Sangat Tidak Sesuai (STS) = 1, Tidak Sesuai (TS) = 2, Sesuai (S) = 3, dan Sangat Sesuai (SS) = 4.
Tabel 2 Bobot Pernyataan Adversity Quotient Bentuk Jawaban Bobot Positif Bobot Negatif Sangat Sesuai 4 1 Sesuai 3 2 Tidak Sesuai 2 3 Sangat Tidak Sesuai 1 4
2. Instrumen Pengukuran Kemampuan Koneksi matematika
a. Defenisi Konseptual
Kemampuan  koneksi  matematik  adalah  kemampuan  siswa  dalam mencari  hubungan  suatu representasi  konsep  dan  prosedur,  memahami  antar topik  matematika,  dan  kemampuan  siswa  mengaplikasikan  konsep matematika dalam bidang lain atau dalam kehidupan sehari-hari.
b. Defenisi Operasional
Kemampuan  koneksi  matematika  adalah  skor  tentang  tingkat pencapaian kemampuan siswa pada aspek berikut :
1) Koneksi  antar  topik  matematika  akan  memabantu  siswa  menghubungkan konsep-konsep matematika untuk menyelesaikan suatu situasi permasalahan  matematika.  Sebagai  contohnya  adalah  untuk  menghitung sisa dari  suku  banyak  f(x) = x 3 – 3x + 5 dibagi oleh  x + 2  maka  langkah penyelesaiaannya  dapat  dilakukan  melalui  proses  aljabar  yaitu  substitusi, atau melalui proses bagan (pembagian bersusun dan horner).
2) Aspek koneksi dengan disiplin ilmu lain menunjukkan bahwa matematika sebagai  suatu  disiplin  ilmu  (Siagian,  2016),  selain  dapat  berguna  untuk pengembangan disiplin ilmu lain juga dapat berguna untuk  menyelesaikan suatu  permasalahan  yang  berkaitan  dengan  bidang  studi  lain.  Sebagai contohnya adalah konsep polinomial digunakan dalam  bidang  fisika  yang berkaitan  dengan  rumus  jarak,  kecepatan  dan  percepatan  seperti  pada peluncuran  pesawat  ruang  angkasa  dengan  percepatan  tetap  (a)  sebesar  5 m/s 2 . Fungsi s(t) = 1 2 at 2 menyatakan jarak pesawat tersebut dari bumi pada saat  t  detik  setelah  lepas  landas.  Persamaan  s(t)  = 1 2 at 2 merupakan polinomial  berderajat 2 dengan variabel t.
3) Aspek  koneksi  dengan  kehidupan  sehari-hari  menunjukkan  bahwa matematika dapat bermanfaat untuk menyelesaikan suatu permasalahan di kehidupan  sehari-hari.  Sebagai  contohnya  pada  pembuatan  gedung  yang memiliki  bentuk  geometris  tertentu  seperti  bentuk  atap  sebuah  rumah terdiri  atas  kerucut  tanpa  alas  dan  sebuah  silinder.  Bentuk  kerucut memiliki  jari-jari  r  meter,  panjang  garis  pelukisnya  10  meter  dan  tinggi bentuk  silinder  (10  +  r  )  meter.  Tentukan  luas  seluruh  permukaan  atap rumah  tersebut!.  Jadi  luas  seluruh  permukaan  atap  sebuah  rumah  dapat dinyatakan dengan bentuk polinomial dalam  variabel r, yaitu L = 10 𝜋 r + 20 𝜋 r + 2 𝜋 r 2 = 30 𝜋 r + 2 𝜋 r 2 .  Kemampuan Koneksi matematika tersebut diukur melalui tes/ulangan dengan soal berbentuk uraian sebanyak 10 butir soal. Materi bahan tes tersebut adalah suku banyak atau polinomial.
c. Kalibrasi  Instrumen  Adversity  Quotient  dan  Kemampuan  Koneksi Matematika
Untuk  mengkalibrasi  instrumen  dilakukan  dengan  menguji  tingkat kesukaran, validitas setiap butir soal, reliabilitas instrumen,dan daya pembeda butir soal.  Pengujian tersebut  dilakukan pada  40 orang responden anggota populasi  tetapi  bukan  calon  anggota  sampel.  Rumus-rumus  yang  digunakan untuk  pengujian  disesuaian  dengan  jenis  instrumen  yaitu  soal  tes  berbentuk uraian.
1. Validitas Instrumen
Suharsimi  (Arikunto,  2010)  menyatakan  bahwa  validitas  adalah suatu  ukuran  yang  menunjukan  tingkat-tingkat  kevalidan  atau  kesahihan
suatu  instrumen.  Validitas  butir  pernyataan  instrumen  didasarkan  atas  uji korelasi Product Moment  Pearson , yaitu melihat korelasi antara skor butir instrumen  dengan  skor  total  seluruh  butir  instrumen  yang  bersangkutan. Pernyataan  yang  sahih/valid  apabila  memiliki  r hitung >r tabel pada  taraf kepercayaan  α  =  0,05.  Untuk  menguji  validitas  butir  soal  tes  uraian, digunakan rumus korelasi Product Moment
𝑟 𝑋𝑌 = 𝑛 (∑ 𝑋𝑌) −   (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √{𝑛. ∑ 𝑋 2 −  (∑ 𝑋) 2 }{𝑛. ∑ 𝑌 2 −   (∑ 𝑌) 2 }
Dimana : r XY = Koefisien korelasi variebl X dan Y X = Skor dari tiap soal Y = Skor total n = Banyaknya siswa Sumber : (Arikunto, 2012)
2. Reliabilitas  instrumen  Adversity  Quetiont  dan  Kemampuan  Koneksi Matematika
Pengujian reliabilitas instrumen Adversity Quetiont dan Kemampuan Koneksi Matematika dilakukan untu semua butir tes dengan menggunakan rumus Alpha-Cronbach, yaitu :
𝑟 11 =   ( 𝑘 𝑘 − 1 ) (1 − ∑ 𝑆 𝑖 2 𝑆 1 2 )
Dimana : r 11 = Nilai Reliabilitas ∑ 𝑆 𝑖 2 = Jumlah varian skor tiap-tap item S t 2 = Varians total k = Jumlah item
Dalam  pemberian  interpretasi  hasil  terhadap  koefisien  reliabilitas  tes  (r 11 ) pada umumnya digunkan patokan sebagai berikkut:
1) Apabila r 11 sama dengan atau lebih besar dari 0,70 berarti tes reliabel.
2) Apaila r 11 lebih kecil 0,70 berati tes tidak reliabel
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  data  bahwa  dari  15  butir  soal tersebut  diperoleh  hasil  sebesar  0,739  >  0,70  maka  instrumen kemampuan  koneksi  matematika  dinyatakan  reliable  (Derajat    reliabel tinggi).
3. Tingkat Kesukaran Soal
Bilangan yang menunjukkan sukar dan mudahnya suatu soal disebut indeks kesukaran (difficult Indeks) . Besarnya indeks kesukaran antara 0,00 sampai  1,0.  Indeks  kesukaran  dari  tiap  butir  soal  ini  menunjukkan kesukaran  soal.  Untuk  indeks  kesukaran  dari  tiap  butir  soal  berbentuk uraian, digunakan rumus (Arikunto, 2012)
𝑃 = 𝐵 𝐽𝑆
Dimana = P =        Indeks Kesukaran B = Banyaknya siswa yang soal dengan benar JS = Jumlah seluruh siswa peserta tes Dari  hasil  penelitian  dengan  sampel  40  siswa  maka  didapatkan angka indeks kesukaran item untuk setiap  butir soal kemampuan koneksi matematika yaitu 10 soal dipakai dan 5 soal tidak dipakai nomor soal 4, 6, 10, 11, dan 14.
4. Daya Pembeda
Daya pembeda soal adalah kemapuan suatu soal untuk membedakan antara  siswa  yang  pandai  (berkemampuan  tinggi)  dengan  siswa  yang berkemampuan  rendah  (Arikunto,  2012). Daya  pembeda  soal  dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Arifin, 2012)
DP  = P A – P B dengan : P A = 𝐵 𝐴 𝐽 𝐴 dan P B = 𝐵 𝐴 𝐽 𝐴 Dimana : DP  : Angka Indeks Daya Pembeda
P A :  Proporsi  siswa  kelompok  atas  (berkemampuan  tinggi)  yang  dapat menjawab dengan benar butir item yang besangkutan
P B : Proporsi siswa kelompok bawah (berkemampuan rendah) yang dapat menjawab dengan benar butir item yang besangkutan
B A : Banyaknya siswa kelompok atas (berkemampuan tinggi)  yang dapat menjawab dengan benar butir item yang besangkutan
B B : Banyaknya  siswa  kelompok  bawah  (berkemampuan  rendah)  yang dapat menjawab dengan benar butir item yang besangkutan
J A : Jumlah siswa yang termasuk dalam kelompok atas
J B : Jumlah siswa yang termasuk dalam kelompok bawah
Dari hasil penelitian dengan sampel 40 siswa maka didapatkan angka analisis  daya  pembeda  butir  soal  untuk  setiap    butir  soal  kemampuan koneksi  matematika  yaitu terdapat 5 soal  yang tidak dipakai dan 10 saoal yang dipakai.

## F. Teknik Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Dalam  analisis  deskriptif  akan  dilakukan  teknik  penyajian  data  dalam bentuk  tabel  disitribusi  frekwensi,  grafik/diagram  batang  untuk  masing-masing variabel. Selain itu juga masing-masing variabel akan diolah dan dianalisis ukuran pemusatan  dan  letak  seperti  mean,  modus,  dan  median  serta  ukuran  simpangan seperti  jangkauan,  variansi,  simpangan  baku,  kemencengan  dan  kurtosis.  Untuk mempersingkat  waktu,  sekaligus  pemanfaatan  teknologi,  maka  perhitungan statistik  deskriptif  dalam  penelitian  ini  akan  diselesaikan  menggunakan  bantuan program komputer SPSS 15.0.
2. Uji Persyaratan Analisis Data
a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  data  hasil pengumpulan  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Hal  ini  akan  berpengaruh  pada proses  lanjutan  analisis  statistik,  jika  data  berdistribusi  normal,  maka  analisis dilanjutkan  menggunakan  statistik  parametrik,  sedangkan  jika  data  tidak berdistribusi  normal,  maka  analisis  dilanjutkan  menggunakan  statistik  non parametrik. Uji normalitas dapat dilakukan menggunakan analisis Kolmogorov Smirnov dalam SPSS 17.0. Distribusi data dikatakan normal jika nilai sig KS > 0,05.  Perhitungan  normalitas  akan  dilakukan  menggunakan  bantuan  program komputer SPSS 17.0.
b.  Uji Homogenitas
Untuk  Uji  Homogenitas  (jika  hanya  dua  sampel  yang  dibandingkan) digunakan hipotesis sebaga berikut :
H 0 :  1 2 =  2 2 =  2 2 = ........ =  2 2
H 1 :  1 2  2 2  2 2  …….  2 2
Dimana  1 2 dan  2 2 masing-masing  adalah  simpangan  baku  sampel pertama dan kedua.
Dalam  praktiknya,  akan  digunakan  bantuan  program  SPSS  17.0  untuk menghitung  uji  homogenitas,  yaitu  melalui  pengujian  Anova  Satu  Arah.  Pada pngujian  Anova  Satu  Arah  dengan  SPSS  tersebut,    output  yang  diperhatikan adalah  nilai  kolom Sig pada  tabel Test  of  Homogeneity  of  Variances .  Kriteria pengujiannya  adalah  jika  nilai  Sig  >  0,05  maka  pengujian  tersebut  signifikan dalam  arti  bahwa  data-data  dari  sampel  tersebut  diperoleh  dari  populasi  yang homogen.
3. Teknik Pengujian Hipotesis
Langkah-langkah  untuk  pengujian  atau  pebuktian  hipotesis  tersebut  adalah sebagai berikut :
Membuat tabel untuk pengelompokan data yang diperlukan untuk pengujian Anova  Dua  Arah,  yaitu  sesuai  dengan  desain  penelitian  yang  sudah  ditulis  pada awal bab ini.
Tabel 3 Desain Anova Dua Arah Level : Adversity Quotient (B)
Treatment : Model Pembelajaran  (A)
∑B Model Brain based learning Metode Discovery (A1) Model  pembelajaran langsung Metode Ekspositori (A2) Tinggi (B1) Y11 Y12 ∑B1 Rendah (B2) Y21 Y22 ∑B2 ∑A ∑A1 ∑A2
Dalam  praktiknya,  akan  digunakan  bantuan  program  SPSS  20.0  untuk pengujian  hipotesis  tersebt,  yaitu  melalui  pengujian  Anova  Dua  Arah.  Pada pngujian Anova Dua Arah dengan SPSS tersebut, output yang diperhatikan adalah nilai kolom Sig pada tabel Tests of Between-Subjects Effects .
Kriteria pengujiannya adalah :
a) Untuk  hipotesis  1  :  jika  nilai Sig pada  baris  Penerapan  Model  Pembelajaran kurang dari 0,05 maka H 0 di tolak atau H 1 diterima dalam arti bahwa terdapat perbedaan rata-rata kemampuan koneksi matematika yang diajar dengan model brain based learning metode discovery lebih tinggi dibanding dengan rata yang diajar  dengan  kemampuan  koneksi  mtematika  yang  diajar  dengan  model pembelajaran langsung metode ekspositori.
b) Untuk  hipotesis  2  :  jika  nilai  Sig  pada  baris  Adversity  Quotient  kurang  dari 0,05  maka  H 0 di  tolak  atau  H 1 diterima  dalam  arti  bahwa  terdapat  perbedaan rata-rata  antara  kemampuan  koneksi  matematika  yang  mempunyai  adversity quotient dengankategori tinggi dibanding dengan rata-rata kemampuan koneksi matematika yang mempunyai adversity quotient dengan kategori rendah.
c) Untuk  hipotesis  3  :jika  nilai Sig pada  baris  Penerapan  Model  Pembelajaran  * Adversity Quotient kurang dari  0,05 maka H 0 di tolak atau H 1 diterima dalam arti  bahwa  terdapat  pengaruh  interaksi  antara  model  pembelajaran  dan adversity quotient terhadap kemampuan koneksi matematika.
4. Teknik Uji Lanjut
Uji  lanjut dilakukan untuk mengetahui pengaruh  perbedaan  masing-masing kelompok  dengan  menggunakan  uji  tukey  (karena  banyaknya  data  pada  masing- masing  kelompok  berjumlah  sama)  dan  jika  dalam  pengujian  hipotesis  diperoleh interaksi  yang  signifikan.  Pengujian  lanjut  ini  dilakukan  untuk  pengujian perbandingan  antar  setiap  baris  dan  kolom,  yaitu  antara  kelompok  A1  –  B1 dengan A1 – B2, antara kelompok A2 – B1 dengan A2 – B2,antara kelompok A1 – B1 dengan  A2  – B1, dan  antara kelompok A1  – B2 dengan  A2  – B2. Teknik pengujian  lanjut  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  tukey.  Uji  lanjut  akan dilakukan dengan menggunakan bantuan SPSS 20.
G. Hipotesis Statistika
Sesuai  dengan  hipotesis  yang  sudah  dibuat  di  akhir  Bab  II  maka  hipotesis statistika pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Hipotesis 1 :
H 0 :  μ A1 ≠  μ A2 (Tidak  terdapat  pengaruh  model  pembelajaran  terhadap kemampuan koneksi matematika siswa)
H 1 :  μ A1 =  μ A2 (Terdapat  pengaruh  model  pembelajaran  dan adversity  quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa)
2. Hipotesis 2 :
H 0 : μ B1 = μ B2 (Tidak  terdapat  pengaruh adversity  quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa)
H 1 :  μ B1 ≠  μ B2 (Tidak  terdapat  pengaruh adversity  quotient terhadap  kemampuan koneksi matematika siswa)
3. Hipotesis 3 :
H 0 : Int. A x B = 0  (Terdapat pengaruh interaksi antara model pembelajaran dan adversity quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa)
H 1 : Int. A x B ≠ 0 (Tidak terdapat pengaruh interaksi antara model pembelajaran dan adversity quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa)
Hasil dan Pembahasan A. Hasil Penelitian
1. Deskripsi Data
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimen  dengan  dua  faktor,  yaitu faktor model pembelajaran (A) dan adversity quotient (B). Masing-masing faktor terdiri dari sub faktor yang disebut level. Untuk model pembelajaran (A) ada dua level,  yaitu  model brain  based  learning metode  discovery  (A 1 )  dan  model pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  (A 2 ).  Faktor  kedua  adalah adversity quotient (B) dengan dua level, yaitu: tinggi (B 1 ) dan rendah (B 2 ).
2. Deskripsi  data  kemampuan  koneksi  matematika  dengan  menggunakan  model brain based learning metode discovery (A 1 )
Data  kemampuan  koneksi  matematika  dengan  menggunakan  model brain based learning metode discovery diperoleh dari nilai tes responden yang menjadi sampel  penelitian  sebanyak  40  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah  terendah  57, skor tertinggi 98, skor rata-rata sebesar 79,73 median sebesar 79,  modus sebesar 90  dan  simpangan  baku  sebesar  11,264.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor kemampuan  koneksi  matematika  pada  penelitian  ini  representative.  Sedangkan skor yang  berada di atas rata-rata lebih   banyak dibanding  yang berada di bawah rata-rata,  menunjukkan    bahwa  kemampuan  koneksi  matematika  yang  berada  di atas rata-rata lebih banyak dibanding di bawah rata-rata.
3. Deskripsi  Data  kemampuan  koneksi  matematika  dengan  menggunakan  model pembelajaran langsung metode ekspositori (A 2 )
Data  kemampuan  koneksi  matematika  dengan  menggunakan  model pembelajaran langsung metode ekspositori diperoleh dari nilai tes responden yang menjadi  sampel  penelitian  sebanyak  40  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah terendah 53, skor tertinggi 85, skor rata-rata sebesar 69,00 median sebesar 69,50 modus  sebesar  68  dan  simpangan  baku  sebesar  7,459.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  data  skor  kemampuan  koneksi  matematika  pada  penelitian  ini  cukup representative.  Sedangkan    skor  yang  berada  di  atas  rata-rata  lebih    banyak dibanding  yang  berada  di  bawah  rata-rata,  menunjukkan    bahwa  kemampuan koneksi matematika yang berada di atas rata-rata lebih banyak dibanding di bawah rata-rata.
4. Deskripsi data kemampuan koneksi matematika yang memiliki adversity quotient tinggi (B 1 )
Data  kemampuan  koneksi  matematika  yang  memiliki adversity  quotient tinggi,  diperoleh  dari  nilai  tes  responden  yang  menjadi  sampel  penelitian sebanyak  40  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah  terendah  70,  skor  tertinggi  98, skor  rata-rata  sebesar  81,85,  median  sebesar  82,00,  modus  sebesar  70  dan simpangan  baku  sebesar    8,952.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor kemampuan  koneksi  matematika  pada  penelitian  ini  cukup  representative. Sedangkan    skor  yang  berada  di    atas  rata-rata  lebih    banyak  dibanding  yang berada di bawah rata-rata, menunjukkan  bahwa kemampuan koneksi matematika yang berada di atas rata-rata lebih banyak dibanding di bawah rata-rata.
5. Deskripsi data kemampuan koneksi matematika yang memiliki adversity quotient rendah (B 2 )
Data  kemampuan  koneksi  matematika  yang  memiliki adversity  quotient rendah  diperoleh  dari  nilai  tes  responden  yang  menjadi  sampel  penelitian sebanyak  40  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah  terendah  53,  skor  tertinggi  78, skor rata-rata sebesar 67,23, median sebesar 68, modus sebesar 65 dan simpangan baku  sebesar  6,624.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor  kemampuan  koneksi matematika pada penelitian ini cukup representative. Sedangkan  skor yang berada di    atas  rata-rata  lebih    banyak  dibanding  yang  berada  di  bawah  rata-rata, menunjukkan    bahwa  kemampuan  koneksi  matematika  yang  berada  di  atas  rata- rata lebih banyak dibanding di bawah rata-rata.
6. Deskripsi data Kemampuan koneksi matematika siswa menggunakan model brain based learning metode discovery dengan adversity quotient tinggi (A1B1) Data  kemampuan  koneksi  matematika  yang  memiliki adversity  quotient rendah  diperoleh  dari  nilai  tes  responden  yang  menjadi  sampel  penelitian sebanyak 20 siswa. Nilai yang di peroleh adalah terendah58, skor tertinggi83, skor rata-rata  sebesar  89,25,  median  sebesar  90,    modus  sebesar  90  dan  simpangan baku  sebesar   5,447.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor  kemampuan  koneksi matematika pada penelitian ini cukup representative. Sedangkan  skor yang berada di    atas  rata-rata  lebih    banyak  disbanding  yang  berada  di  bawah  rata-rata, menunjukkan    bahwa  kemampuan  koneksi  matematika  yang  berada  di  atas  rata- rata lebih banyak disbanding di bawah rata-rata.
7. Deskripsi data Kemampuan koneksi matematika siswa menggunakan model brain based learning metode discovery dengan adversity quotient rendah (A1B2) Data  kemampuan  koneksi  matematika  yang  memiliki adversity  quotient rendah  diperoleh  dari  nilai  tes  responden  yang  menjadi  sampel  penelitian sebanyak  20  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah  terendah    57,  skor tertinggi  78, skor  rata-rata  sebesar  70,25,  median  sebesar  72,50  modus  sebesar  65  dan simpangan  baku  sebesar    6,305.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor kemampuan  koneksi  matematika  pada  penelitian  ini  cukup            representative. Sedangkan    skor  yang  berada  di    atas  rata-rata  lebih    banyak  dibanding  yang berada di bawah rata-rata, menunjukkan  bahwa kemampuan koneksi matematika yang berada di atas rata-rata lebih banyak dibanding di bawah rata-rata.
8. Deskripsi  data  Kemampuan  koneksi  matematika  siswa  menggunakan  model pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan  adversity  quotient  tinggi (A2B1)
Data  kemampuan  koneksi  matematika  yang  memiliki adversity  quotient rendah  diperoleh  dari  nilai  tes  responden  yang  menjadi  sampel  penelitian sebanyak  20  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah  terendah  70,  skor  tertinggi  85, skor  rata-rata  sebesar  74,45,  median  sebesar  73,50,  modus  sebesar  78  dan simpangan  baku  sebesar    4,419.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor kemampuan  koneksi  matematika  pada  penelitian  ini  cukup  representative. Sedangkan    skor  yang  berada  di    atas  rata-rata  lebih    banyak  disbanding  yang berada di bawah rata-rata, menunjukkan  bahwa kemampuan koneksi matematika yang berada di atas rata-rata lebih banyak disbanding di bawah rata-rata.
9. Deskripsi  data  Kemampuan  koneksi  matematika  siswa  menggunakan  model pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan  adversity  quotient  rendah (A2B2)
Data  kemampuan  koneksi  matematika  yang  memiliki adversity  quotient rendah  diperoleh  dari  nilai  tes  responden  yang  menjadi  sampel  penelitian sebanyak  20  siswa.  Nilai  yang  di  peroleh  adalah  terendah  53,  skor  tertinggi  71, skor  rata-rata  sebesar  64,25,  median  sebesar  66,00,  modus  sebesar  68  dan simpangan  baku  sebesar    5,628.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  skor kemampuan  koneksi  matematika  pada  penelitian  ini  cukup  representative. Sedangkan    skor  yang  berada  di    atas  rata-rata  lebih    banyak  disbanding  yang berada di bawah rata-rata, menunjukkan  bahwa kemampuan koneksi matematika yang berada di atas rata-rata lebih banyak dibanding di bawah rata-rata.
10. Data Rangkuman kelompok A1B1, A1B2, A2B1, dan A2B2
Diperoleh  data  bahwa  untuk  data  kemampuan  koneksi  matematika  siswa yang  diajar  dengan  model brain  based  learning metode  discovery  dan  memiliki adversity  quotient tinggi  terdiri  dari  20  siswa  memilikinilai  rata-rata  84,75  dan standar  deviasi  6,742.  Untuk  data  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  yang diajar  dengan  model brain  based  learning metode  discovery  dan  memiliki adversity  quotient rendah  terdiri  dari  20  siswa  memiliki  nilai  rata-rata  72  dan standar deviasi 5,982.
Untuk  data  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  yang  diajar  dengan  model pembelajaran langsung metode ekspositori dan memiliki adversity quotient tinggi terdiri  dari  20  siswa  memiliki  nilai  rata-rata70,75  dan  standar  deviasi  7,159. Untuk  data  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  yang  diajar  dengan  model pembelajaran langsung metode ekspositori dan memiliki adversity quotient rendah terdiri dari 20 siswa memiliki nilai rata-rata 69 dan standar deviasi 7,881.
Tabel 4

## Deskripsi Statistik menurut Rancangan Penelitian
B Stat Treatment Model Pembelajaran (A) Total Model Brain Based Learning Metode Discovery (A 1 ) Model Pembelajaran Langsung Metode Ekspositori  (A 2 ) Tinggi (B 1 ) N 20 20 40 𝑋̂ 89.25 74.45 79.73 S 5.447 4.419 11.264 Rendah (B 2 ) n 20 20 40 𝑋̂ 70.20 64.25 70.50 s 6.305 5.628 7.071 Total n 40 40 80 𝑋 81.85 8.952 74.13 s 8.952 6.624 9.277 Keterangan : A1 : Kelompok siswa dengan model brain based learning metode discovery A2 : Kelompok siswa dengan model pembelajaran langsung metode ekspositori B1 : Kelompok siswa dengan adversity quotient tinggi B2 : Kelompok siswa dengan adversity quotient rendah A1B1 :  Skor nilai kemampuan koneksi  matematika dengan  model brain  based learning Metode discovery dengan adversity quotient tinggi
A1B2 :  Skor nilai kemampuan koneksi  matematika dengan  model brain  based learning Metode discovery dengan adversity quotient rendah
A2B1 : Skor nilai kemampuan koneksi matematika dengan model pembelajaran langsung metode ekspositori dengan adversity quotient tinggi A2B2 : Skor nilai kemampuan koneksi matematika dengan model pembelajaran langsung metode ekspositori dengan adversity quotient rendah
A. Pengujian Persyaratan Analisis Data
Sebelum  diadakan  pengujian  hipotesis,  terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian persyaratan analisis yang meliputi pengujian normalitas dan homogenitas.
1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  data  dimaksudkan  untuk  meyakini  bahwa  data  yang digunakan  dalam  pengambilan  data  berasal  dari  popuasi  yang  berdistribusi normal.  Uji  normalitas  pada  variabel  dependen  dan  atau  variable  kovariate  di perlukan.terutama  untuk  menentukan  apakah  pendekatan  analisis  selanjutnya menggunakan statistik parametric atau non parametric. Jika data mengikiuti suatu
tes normalitas atau tes distribusi teori lainnya, maka dapat dilanjutkan analisisnya dengan statistik parametrik.
a. Pengujian Normalitas data kelompok A1 (Model brain based learning metode discovery)  dan  kelompok  A2  (Model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori)
Pengujian  normalitas  ini  menggunakan  uji  Lilifors  dari  kolomogorov- Smirnov  (Suparman,  2015)  dengan  menggunakan  bantuan  software  SPSS  20 for windows.
Uji normalitas dilakukan untuk menguji hipotesis sebagai berikut:
1) Hipotesis
H 0 : data berasal dari populasi bberdistribusi  normal
H 1 : data tidak berasal dari populasi berdistribusi normal
2) Kriteria Uji Jika p-value (sig) > 0,05, maka H 0 diterima
Jika p-value (sig) < 0,05,makaH 0 ditolak
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kelompok  A1  dan  A2  data  yang  diuji normalitasnya  dengan  Uji  Kolmogorov-Smirnov  dengan  SPSS  20  memberikan nilai  signifikansi (Asymp.Sig  2-tailed) 0,870    dan  0,594.  Dengan    demikian disimpulkan  bahwa  kedua  data  dalam  penelitian  ini    berasal  dari  polulasi  yang berdistrribusi normal.
b. Pengujian Normalitas data kelompok siswa yang memiliki Adversity Quotient Tinggi (B1) dan kelompok siswa yang memiliki Adversity Quotient Rendah (B2)
Pengujian normalitas ini menggunakan uji Lilifors dari kolomogorov-Smirnov
(Suparman, 2015) dengan menggunakan bantuan software SPSS 20 for windows. Uji normalitas dilakukan untuk menguji hipotesis sebagai berikut:
1) Hipotesis
H 0 : data berasal dari populasi berdistribusi  normal
H 1 : data tidak berasal dari populasi berdistribusi normal
2) Kriteria Uji
Jika p-value (sig) > 0,05, maka H 0 diterima Jika p-value (sig) < 0,05,makaH 0 ditolak
Hal  ini  menunjukkan  bahwa kelompok B1 dan B2 data yang diuji  normalitasnya dengan  Uji  Kolmogorov-Smirnov  dengan  SPSS  20  memberikan  nilai  signifikansi (Asymp.Sig  2-tailed)  0,630    dan  0,850.  Dengan    demikian  disimppulkan  bahwa kedua data dalam penelitian ini  berasal dari polulasi yang berdistrribusi normal.
c. Pengujian Normalitas data kelompok A1B1, A1B2, A2B1 dan A2B2 Pengujian normalitas ini menggunakan uji Lilifors dari kolomogorov-Smirnov (Suparman, 2015) dengan menggunakan bantuan software SPSS 20 for windows. Uji normalitas dilakukan untuk menguji hipotesis sebagai berikut:
1) Hipotesis
H 0 : data berasal dari populasi bberdistribusi  normal
H 1 : data tidak berasal dari populasi berdistribusi normal
2) Kriteria Uji Jika p-value (sig) > 0,05, maka H 0 diterima Jika p-value (sig) < 0,05,maka  H 0 ditolak Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kelompok  A1B1,  A1B2,  A2B1  dan    A2B2 data yang diuji normalitasnya dengan Uji Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS 20 memberikan  nilai  signifikansi  (Asymp.Sig  2-tailed)  0,973;  0,328;  0,682  dan 0,417.  Dengan    demikian  disimpulkan  bahwa  keempat  data  dalam  penelitian  ini berasal dari polulasi yang berdistrribusi normal.
2. Uji Homogenitas
Selain  uji  normalitas,  salah  satu  syarat  yang  diperlukan  dalam  menganalisis data  dengan  menggunakan  ANOVA  adalah  uji  homogenitas  varian.  Sedangkan tujuan  uji  homogenitas  adalah  untuk  mengetahui  apakah  varians  populasi  menurut kelompok yang dirancang, bersifat homogen atau tidak. Pengujian homogenitas pada data  kemampuan  koneksi  matematika  dilakukan  dengan  uji  bartlet  pada  taraf signifikansi 𝛼 = 5%.
a. Uji Homogenitas Data antara Kelompok A1 dan kelompok A2
Berdasarkan uji homogenitas nilai pada kolom Sig = 0,227 > 0,05 sehingga
H 0 diterima,  dengan  kata  lain  bahwa  sampel-sampel  kelompok  A2  tersebut berasal  dari  populasi  yang  homogen.  Hal  ini  berlaku  dari  pengujian  normalitas dan  homogenitas  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  persyaratan  yang  harus dipenuhi  oleh  data  penelitian  yang  akan  diolah  dengan  teknik  ANOVA  sudah terpenuhi.
b. Uji Homogenitas Data antara Kelompok B1 dan kelompok B2 Berdasarkan uji homogenitas nilai pada kolom Sig = 0,609 > 0,05 sehingga
H 0 diterima, dengan kata lain bahwa sampel-sampel kelompok B2 tersebut berasal dari  populasi  yang  homogen.  Hal  ini  berlaku  dari  pengujian  normalitas  dan homogenitas  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  persyaratan  yang  harus  dipenuhi oleh data penelitian yang akan diolah dengan teknik ANOVA sudah terpenuhi.
c. Uji Homogenitas Data antara Kelompok A1B1, A1B2,  A2B1 dan A2B2 Berdasarkan uji homogenitas nilai pada kolom Sig = 0,222 > 0,05 sehingga
H 0 diterima,  dengan  kata  lain  bahwa  semua  kelompok  data  berasal  dari  populasi yang homogen. Hal ini berlaku dari pengujian normalitas dan homogenitas di atas dapat  disimpulkan  bahwa  persyaratan  yang  harus  dipenuhi  oleh  data  penelitian yang akan diolah dengan teknik ANOVA sudah terpenuhi.
3. Pengujian Hipotesis Penelitian
Setelah  dilakukan  uji  normalitas  dan  homogenitas  dan  hasilnya  menunjukkan bahwa  sampel penelitian  berasal dari populasi distribusi  normal dan  varians  sampel homogen, maka pengujian hipotesis dengan menggunakan ANOVA dapat dilakukan. Analisis  terhadap  data  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  dilakukan  dengan menggunakan  ANOVA  dua  arah  yang  perhitungannya  dibantu  dengan  program SPSS  20  sehingga  dapat  diketahui  pengaruh  dan  interaksi  antar  kelompok.
Keputusan  signifikansinya  adalah  dengan  memperhatikan  output  program  SPSS yaitu  nilai pada  kolom Sig tabel Test  of Between-Subjects Effects untuk baris  yang bersesuaian  dengan  variabel  dan  interaksi  dua  variabel  tersebut.  Kriterianya  adalah jika  Sig  <  0,05  maka  hasil  pengujiannya  adalah  signifikan.  Dengan  kata  lain  ada pengaruh  untuk  masing-masing  vaiabel    bebas  terhadap  variabel  terikat  dan  ada pengaruh interaksi dua variabel bebas  tersebut terhadap variabel terikat.
Hasil  uji  ANOVA  tersebut  kemudian  dilanjutkan  dengan  uji  Tukey  untuk mengetahui  signifikansi  perbedaan  diantara  masing-masing  kelompok  secara signifikan  ( simple  effect ).  Hasil  perhitungan  pengujian  ANOVA  Dua  Arah  dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5
Tabel Anova Dua Arah Hipotesis Penelitian Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: Kemampuan Koneksi Matematika Source Type  III  Sum of Squares df  Mean Square F Sig. Corrected Model 6822.238 a 3 2274.079 75.417 .000 Intercept 444467.112 1 444467.112  14740.253  .000 A 2152.813 1 2152.813 71.396 .000 B 4277.813 1 4277.813 141.869 .000 A * B 391.612 1 391.612 12.987 .001 Error 2291.650 76  30.153 Total 453581.000 80 Corrected Total  9113.888 79 a. R Squared = .749 (Adjusted R Squared = .739)
Berdasarkan  data  di  atas,  maka  hipotesis  penelitian  yang  diajukan  dapat terjawab. Adapun penjelasan mengenai tabel di atas adalah sebagai berikut:
a) Pengaruh model pembelajaran terhadap kemampuan koneksi matematika siswa Hipotesis Statistiknya adalah sebagai berikut :
H 0 : 𝜇 𝐴1 =   𝜇 𝐴2 Terdapat  pengaruh    yang  tidak    signifikan  antara  kemampuan koneksi  matematika  antara  kemampuan  koneksi    matematika  yang  diajar  dengan menggunakan    model brain    based  learning metode  discovery  dengan kemampuan  koneksi  matematika  yang  diajar  dengan  menggunakan  model pembelajaran langsung  metode ekspositori.
H 0 : 𝜇 𝐴1 ≠   𝜇 𝐴2 Terdapat  pengaruh    yang  tidak    signifikan  antara  kemampuan koneksi  matematika  antara  kemampuan  koneksi    matematika  yang  diajar  dengan menggunakan    model brain    based  learning metode  discovery  dengan kemampuan  koneksi  matematika  yang  diajar  dengan  menggunakan  model pembelajaran langsung metode ekspositori.
Berdasarkan tabel 5 diperoleh hasil Anova dengan nilai Sig. = 0,000 < 0,05 dan  F hitung =  71,396,  maka  hipotesis  nol  (Ho)  ditolak  dan  hipotesis  riset  (H 1 ) diterima.  Hal  ini  menggunakan  arti  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  model
pembelajaran  terhadap  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  atau  dengan  kata lain,  terdapat  perbedaan  model  pembelajaran  terhadap  kemampuan  koneksi matematika  siswa  yang  menggunakan  model brain  based  learning metode discovery  dengan  yang  menggunakan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori.
b) Pengaruh adversity quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa Hipotesis Statistiknya adalah sebagai berikut :
H 0 : 𝜇 𝐵1 =   𝜇 𝐵2 Terdapat  pengaruh    yang  tidak    signifikan  antara  kemampuan koneksi  matematika  siswa  yang  memiliki adversity  quotient tinggi  dengan kemampuan koneksi matematika siswa yang memiliki adversity quotient rendah. H 0 : 𝜇 𝐵1 ≠   𝜇 𝐵2 Terdapat  pengaruh   yang signifikan antara kemampuan koneksi matematika  siswa  yang  memiliki adversity  quotient tinggi  dengan  kemampuan koneksi matematika siswa yang memiliki adversity quotient rendah.
Berdasarkan  tabel  4.12  diperoleh  hasil  Anova  dengan  nilai  Sig.  =  0,000  < 0,05 dan F hitung = 141,869, maka hipotesis nol (Ho) ditolak dan hipotesis riset (H 1 ) diterima.  Hal  ini  menggunakan  arti  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan adversity quotient terhadap kemampuan koneksi  matematika  siswa.  Atau dengan kata  lain,  terdapat  perbedaan adversity    quotient antara  siswa  yang  memiliki adversity quotient tingi dengan siswa yang memiliki adversity quotient rendah.
c) Pengaruh  interaktif  Model  pembelajaran  dan adversity  quotient terhadap kemampuan koneksi matematika
Hipotesis statistiknya adalah sebagai  berikut :
H 0 :  A  x  B  =  0  Terdapat  pengaruh  yang  tidak  signifikan  interaktif  model pembelajaran  dan adversity  quotient siswa  terhadap  kemampuan  koneksi matematika
H 0 :A x B ≠ 0   Terdapat pengaruh yang signifikan interaktif model pembelajaran dan adversity quotient siswa terhadap kemampuan koneksi matematika Berdasarkan  tabel  4.12  diperoleh  hasil  Anova  dengan  nilai  Sig.  =  0,001< 0,05 dan F hitung = 12,9875, maka hipotesis nol (Ho) ditolak dan hipotesis riset (H 1 ) diterima.  Hal  ini  menggunakan  arti  bahwa  terdapat  pengaruh  interaksi  yang signifikan  model  pembelajaran  dan adversity  quotient terhadap  kemampuan koneksi  matematika.  Sementara  itu,  nilai Adjusted  R.  Squared sebesar  0,739 menggunakan  arti  bahwa  kemampuan  koneksi  matematika  yang  menggunakan model pembelajaran dan adversity quotient memberikan pengaruh sebesar 73,9 % terhadap peningkatan kemampuan koneksi matematika siswa.
d) Uji Lanjut
Sehubungan  dengan  terjadinya  interaksi  yang  signifikan  penggunaan  model pembelajaran  dan adversity  quotient terhadap  kemampuan  koneksi  matematika siswa,  maka diperlukan uji  lanjutan. Adapun uji  lanjutan  yang dipakai adalah uji Tukey. Berdasarkan uji lanjut Tukey, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) Pada  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dengan adversity  quotient tinggi  (A1B1)  dan  model brain  based  learning metode
discovery  dengan adversity  quotient rendah  (A1B2)  terlihat  bahwa  Mean Difference sebesar 19,05, artinya selisih antara rata-rata kelompok model brain based learning metode discovery dengan adversity quotient tinggi (A1B1) dan model brain  based  learning metode  discovery  dengan adversity  quotient rendah  (A1B2)  sebesar  19,05.  Nilai  ini  cukup  besar  dan  dapat  dibuktikan dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa  khusus untuk  kelompok  model brain  based  learning metode discovery terdapat perbedaan  yang  signifikan  kemampuan    koneksi  matematika  siswa  antara kelompok adversity quotient tinggi dan adversity quotient rendah.
2) Pada  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dengan adversity  quotient tinggi  (A1B1)  dan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori  dengan adversity  quotient tinggi  (A2B1)  terlihat  bahwa  Mean Difference sebesar 14,80, artinya selisih antara rata-rata kelompok model brain based learning metode discovery dengan adversity quotient tinggi (A1B1) dan model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity  quotient tinggi  (A2B1)  sebesar  14,80.  Nilai  ini  cukup  besar  dan  dapat  dibuktikan dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa  khusus untuk  kelompok adversity  quotient tinggi  terdapat  perbedaan  yang  signifikan kemampuan  koneksi  matematika  siswa  antara  kelompok  model brain  based learning metode discovery dan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori.
3) Pada  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dengan adversity  quotient rendah  (A1B2)  dan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori  dengan adversity  quotient rendah  (A2B2)  terlihat  bahwa  Mean Difference  sebesar  5,95,  artinya  selisih  antara  rata-rata  model brain  based learning metode discovery dengan adversity  quotient rendah  (A1B2)  dan model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity  quotient rendah (A2B2) sebesar 5,95. Nilai ini cukup besar dan dapat dibuktikan dengan nilai  signifikansi  0,005  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa  khusus  untuk kelompok adversity  quotient rendah  terdapat  perbedaan  yang  signifikan kemampuan  koneksi  matematika  siswa  antara  kelompok  model brain  based learning metode discovery dan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori.
4) Pada  kelompok  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity  quotient tinggi  (A2B1)  dan  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori  dengan adversity  quotient rendah  (A2B2)  terlihat  bahwa  Mean Difference  sebesar  10,20,  artinya  selisih  antara  rata-rata  kelompok  model pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity  quotient tinggi (A2B1) dan model pembelajaran langsung metode ekspositori dengan adversity quotient rendah  (A2B2)  sebesar  10,20.  Nilai  ini  cukup  besar  dan  dapat dibuktikan  dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa khusus  untuk  kelompok  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori
terdapat  perbedaan  yang  signifikan  kemampuan    koneksi  matematika  siswa antara kelompok adversity quotient tinggi dan adversity quotient rendah.
B. Pembahasan
1. Terdapat  pengaruh  yang  signifikan  model  pembelajaran  terhadap  kemampuan koneksi matematika siswa SMA N Kota Tangerang .
Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kelompok  penggunaan  model brain    based  learning metode  discovery  dan  model  pembelajaran  langsung metode ekspositori terhadap kemampuan koneksi matematika  diperoleh  Fhitung =  19,2776  >  Ftabel  =  2,30.  Dengan  demikian  hipotesis  pertama  teruji kebenarannya  secara  signifikan  dan  dapat  diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan terdapat  perbedaan  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  yang  menggunakan model brain based learning metode discovery  dengan yang menggunakan model pembelajaran langsung metode ekspositori.
Setelah  dilakukan  analisis  perbandingan  dengan  menggunakan  pengujian Anova Dua Arah melalui bantuan program SPSS 20 ternyata menunjukkan bahwa diterimanaya  hipotesis  tandingan  (H 1 )  yang  menyatakan  bahwa  rata-rata kemampuan  koneksi  matematika  yang  dijar  dengan  menggunakan  model brain based  learning metode  discovery  lebih  tinggi  dibanding  kemampuan  koneksi mattematika  yang  diajar  dengan  menggunakan  model  pembelajaran  langsung metode  ekspositori.  Hal  ini  mengandung  arti  bahwa  model brain  based  learning metode  discovery  lebih  efektif  dibanding  dengan  yang  diajar  dengan menggunakan model pembelajaran langsung metode ekspositori pada materi yang sama.
Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  kemampuan  koneksi  matematika yang  diajar  dengan  menggunakan  model brain  based  learning metode  discovery lebih  tinggi  dibanding  dengan  kemampuan  koneksi    matematika  yang  diajar dengan  menggunakan  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori. Pembuktian  tersebut  sesuai  dengan  kajian  teori  yang  ada.  Hal  in  berarti  bahwa model brain based learning metode discovery berpengaruh terhadap kemampuan koneksi  matematika siswa.
2. Terdapat  pengaruh  yang  signifikan adversity  quotient terhadap  kemampuan koneksi matematika siswa
Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa siswa yang mempunyai adversity quotient tinggi  dan adversity  quotient rendah  diperoleh    Fhitung  =  19,2776  > Ftabel  =  2,30.  Dengan  demikiann  hipotesis  kedua    teruji  kebenarannya  secara signifikan  dan  dapat  diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan  terdapat  perbedaan pengaruh  yang signifikan adversity quotient tinggi dan adversity quotient rendah terhadap  kemampuan  koneksi  matematika.  Rata-rata  kemampuan  koneksi matematika dengan adversity quotient tinggi lebih tinggi dari  pada yang memiliki adversity quotient rendah.
Setelah  dilakukan  analisis  perbandingan  dengan  menggunakan  pengujian Anova Dua Arah melalui bantuan program SPSS 20 ternyata menunjukkan bahwa
diterimanya  hipotesis  tandingan  (H 1 )  yang  menyatakan  bahwa  kemampuan koneksi matematika siswa yang mempunyai adversity quotient tinggi lebih tinggi dibanding  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  yang  memiliki adversity quotient rendah. Hal  ini   mengandung arti  bahwa adversity quotient berpengaruh terhadap  kemampuan  koneksi  matematika  siswa.  Kemampuan  koneksi matematika  yang  memiliki  adversity  quotient  tinggi  lebih  tinggi  dibandiing dengan kemampuan siswa dalam kemampuan koneksi  matematika yang memiliki adversity  quotient  rendah.    Pembuktian  tersebut  sesuai  dengan  kajian  teori  yang ada.  Hal ini berarti bahwa adversity quotient berpengaruh terhadap  kemampuan koneksi matematika.
3. Terdapat  pengaruh  interaksi  yang  signifikan  model  pembelajaran  dan adversity quotient terhadap  kemampuan  koneksi  matematika  siswa  SMA  N  Kota Tangerang.
Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kelompok  penggunaan  model brain based learning dan adversity quotient siswa diperoleh F hitung = 8 < F tabel = 2. Dengan demikian hipotesis ketiga teruji kebenarannya secara signifikan dan dapat diterima. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  model pembelajarran dan adversity quotient memberikan  pengaruh  interaksi  yang  signifikan  terhadap  peningkatan kemampuan koneksi matematika siswa SMA N Kota Tangerang.
Hasil    penelitian  membuktikan  bahwa  terdapat  pengaruh  interaktif  model pembelajaran  dan adversity  quotient terhadap  kemampuan  koneksi  matematika. Pembuktian  tersebut  sesuai  dengan  kajian  teori  yang  ada.    Hal  ini  berarti  bahwa model  pembelajaran  dan adversity  quotient berpengaruh  terhadap    kemampuan koneksi matematika.

## Kesimpulan
Terdapat  pengaruh  yang  signifikan  model  pembelajaran  terhadap  kemampuan koneksi  matematika siswa SMA Negeri di  Kota Tangerang. Hal  ini dibuktikan dengan perolehan  nilai Sig =  0.000  <    0,05  dan F hitung =  71,396,  ini  memiliki  makna  bahwa model pembelajaran memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  kemampuan koneksi matematika.  Dengan  kata  lain  terdapat  perbedaan    antara  kemampuan  koneksi matematika  yang  diajar  dengan  menggunakan  model brain  based  learning metode discovery dengan  kemampuan  koneksi  matematika  yang  diajar  dengan    menggunakan model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  atau  memang  ada  pengaruh  model pembelajaran terhadap kemampuan koneksi matematika.
Terdapat pengaruh yang signifikan adversity quotient siswa terhadap kemampuan koneksi  matematika  siswa  SMA  Negeri  Kota  Tangerang. Hal  ini  dibuktikan  dengan nilai Sig =  0.000  <  0,05  dan F hitung =  141,869,  ini  memiliki  makna  bahwa adversity quotient memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  kemampuan koneksi matematika siswa.  Dengan  kata  lain  terdapat  perbedaan    antara  kemampuan  koneksi  matematika yang  memiliki adversity  quotient tinggi  dengan  kemampuan  koneksi  matematika  yang
memiliki adversity quotient rendah atau memang ada pengaruh adversity quotient yang dimiliki siswa terhadap kemampuan koneksi matematika.
Terdapat  pengaruh  interaktif  yang  signifikan  model  pembelajaran  dan adversity quotient terhadap kemampuan koneksi matematika siswa SMA Negeri Kota Tangerang. Hal ini dibuktikan dengan nilai Sig = 0.001 < 0,05 dan F hitung = 12,987, hal ini memiliki makna bahwa model  pembelajaran dan adversity quotient memiliki pengaruh interaktif yang signifikan terhadap kemampuan koneksi matematika siswa.
Pada  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dengan adversity quotient tinggi  (A1B1)  dan  model brain  based  learning metode  discovery  dengan adversity quotient rendah (A1B2) terlihat bahwa Mean Difference sebesar 19,05, artinya selisih antara rata-rata kelompok model brain based learning metode discovery dengan adversity  quotient tinggi  (A1B1)  dan  model brain  based  learning metode  discovery dengan adversity quotient rendah (A1B2) sebesar 19,05. Nilai ini cukup besar dan dapat dibuktikan  dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa  khusus untuk  kelompok  model brain  based  learning metode discovery terdapat  perbedaan yang  signifikan  kemampuan    koneksi  matematika  siswa  antara  kelompok adversity quotient tinggi dan adversity quotient rendah.
Pada  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dengan adversity quotient tinggi  (A1B1)  dan  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity quotient tinggi (A2B1) terlihat bahwa Mean Difference sebesar 14,80, artinya selisih antara rata-rata kelompok model brain based learning metode discovery dengan adversity quotient tinggi (A1B1) dan model pembelajaran langsung metode ekspositori dengan adversity quotient tinggi (A2B1) sebesar 14,80. Nilai ini cukup besar dan dapat dibuktikan  dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa  khusus untuk  kelompok adversity  quotient tinggi  terdapat  perbedaan  yang  signifikan kemampuan  koneksi  matematika  siswa  antara  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dan model pembelajaran langsung metode ekspositori.
Pada  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dengan adversity quotient rendah  (A1B2)  dan  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity quotient rendah (A2B2) terlihat bahwa Mean Difference sebesar 5,95, artinya selisih antara rata-rata model brain based learning metode discovery dengan adversity quotient rendah  (A1B2)  dan  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity  quotient rendah  (A2B2)  sebesar  5,95.  Nilai  ini  cukup  besar  dan  dapat dibuktikan  dengan  nilai  signifikansi  0,005  <  0,05,  atau  dapat  diartikan  bahwa  khusus untuk  kelompok adversity  quotient rendah  terdapat  perbedaan  yang  signifikan kemampuan  koneksi  matematika  siswa  antara  kelompok  model brain  based  learning metode discovery dan model pembelajaran langsung metode ekspositori.
Pada  kelompok  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori  dengan adversity quotient tinggi (A2B1) dan model pembelajaran langsung metode ekspositori dengan adversity  quotient rendah  (A2B2)  terlihat  bahwa  Mean  Difference  sebesar 10,20,  artinya  selisih  antara  rata-rata  kelompok  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori dengan adversity quotient tinggi (A2B1) dan model pembelajaran  langsung
metode  ekspositori  dengan adversity  quotient rendah  (A2B2)  sebesar  10,20.  Nilai  ini cukup  besar  dan  dapat  dibuktikan  dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05,  atau  dapat diartikan  bahwa  khusus  untuk  kelompok  model  pembelajaran  langsung  metode ekspositori terdapat  perbedaan  yang signifikan kemampuan  koneksi  matematika siswa antara kelompok adversity quotient tinggi dan adversity quotient rendah.
A.Persada.  (2016).  Pengaruh  Model  Pembelajaran  Penemuan  (Discovery  Learning) Terhadap  Kemampuan  Koneksi  Matematika  Siswa  (Studi  Eksperimen  Terhadap Siswa  Kelas  VII  SMPN  2  Sindangagung  Kabupaten  Kuningan  Pada  Pokok Bahasan  Segiempat). Eduma:  Mathematics  Education  Learning  and  Teaching , 5 (2), 23–33.
Al’azzy,  U.  L.  (2013).  Penerapan  Pendekatan  Brain  Based  Learning  yang  Dapat Meningkatkan  Keterampilan  Berpikir  Tingkat  Tinggi  Siswa  pada  Pembelajaran Matematika. SKRIPSI Jurusan Matematika-Fakultas MIPA UM .
Arifin,  Z.  (2012).  Penelitian  pendidikan  metode  dan  paradigma  baru. Bandung:  PT Remaja Rosdakarya .
Arikunto,  S.  (2010).  Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktik,  Jakarta:  Rineka Cipta, Cet. Ke-13 .
Arikunto, S. (2012). Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta. Edisi II .
Hidayani.  (2019).  Peningkatan  Kemampuan  Koneksi  Matematis  Mahasiswa  Melalui Brain-Based  Learning  Berbantuan  Web. Makalah  Pendamping:  Pendidikan Matematika , 4 (1), 283–374.
Ikram.  (2009). Hubungan  antara  adversity  quotient  (aq)  dengan  adiksi  internet  pada mahasiswa di Yogyakarta . Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
Krisdiana,  I.,  Apriandi,  D.,  &  Setiansyah,  R.  K.  (2014).  Analisis  kesulitan  yang dihadapi  oleh  guru  dan  peserta  didik  sekolah  menengah  pertama  dalam implementasi  Kurikulum  2013  pada  mata  pelajaran  matematika  (studi  kasus  eks- karesidenan Madiun). JIPM (Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika) , 3 (1). Murni,  A.  J.  (2018). Pengembangan  Pembelajaran  Model  Brain  Based  Learning metode  discovery  dan  model  pembelajaran  langsung  metode  ekspositori . UNIVERSITAS LAMPUNG.
Nurhayati.  (2013).  Empati,  persahabatan,  dan  kecerdasan  adversitas  pada  mahasiswa.
Jurnal Psikologi , 13 (1), 78–92.
Salim  Nahdi,  D.  (2015).  Meningkatkan  Kemampuan  Berpikir  Kritis  Dan  Penalaran Matematis Siswa Melalui Model Brain Based Learning. Jurnal Cakrawala Pendas ,
1 (1).
Seprina.  (2017).  PENGARUH  PENERAPAN  MODEL  PEMBELAJARAN  BRAIN- BASED  LEARNING  TERHADAP  KEMAMPUAN  KONEKSI  MATEMATIS SISWA  KELAS  VIII  SMP  MUHAMMADIYAH  RAMBAH. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa FKIP Prodi Matematika , 3 (1).
Siagian,  M.  D.  (2016).  Kemampuan  koneksi  matematik  dalam  pembelajaran matematika. MES: Journal of Mathematics Education and Science , 2 (1).
Suparman,  I.  A.  (2015).  Aplikasi  komputer  dalam  penyusunan  karya  ilmiah. Tanggerang: PT. Pustaka Mandiri .
Tesa.  (2018).  Pengaruh  adversity  quotient  terhadap  prestasi  akademik  mahasiswa angkatan  2013  fakultas  psikologi  UIN  SGD  Bandung. Psympathic:  Jurnal  Ilmiah Psikologi , 4 (1), 115–132.