https://jurnal.unsur.ac.id/prisma DOI:10.35194/jp.v11i2.2414
p-ISSN 2089 3604 e-ISSN 2614 4611
Model Pembelajaran Kolb-Knisley Berbantuan Geogebra terhadap Kemampuan Penalaran Siswa dalam Menyelesaikan Soal Setara PISA
Rheina Agistnie 1* , Hamidah Suryani Lukman 2 , Nur Agustiani 3 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Sukabumi, Sukabumi
*reyrheina@ummi.ac.id Submitted : 25-06-2022 Revised: 04-08-2022 Accepted: 12-09-2022 Published: 20-12-2022

## ABSTRAK
Penelitian  ini  adalah  penelitian  eksperimen  semu  yang  bertujuan  untuk  membandingkan kemampuan  penalaran  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  antara  siswa  yang mengunakan  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan  Geogebra,  model  pembelajaran Kolb- Knisley, dan model pembelajaran langsung. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan Control Group Pretest and Posttest Design , dimana terdapat dua kelas eksperimen dan satu kelas kontrol.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  siswa  kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Kota  Sukabumi sebanyak 408 siswa dengan pengambilan sampel dengan teknik cluster random sampling . Sampel yang  digunakan  berjumlah  122  siswa  yang  terbagi  ke  dalam  tiga  kelas  yaitu  kelas  VIII  B,  kelas VIII  D,  dan  kelas  VIII  F.  Pengumpulan  data  menggunakan  soal  tes  kemampuan  penalaran matematis  setara  PISA.  Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan Geogebra lebih baik dari model pembelajaran Kolb-Knisley, model pembelajaran Kolb- Knisley berbantuan  Geogebra  lebih  baik  dari  model  pembelajaran  langsung,  dan  model pembelajaran Kolb-Knisley lebih  baik  dari  model  pembelajaran  langsung  terhadap  kemampuan penalaran matematis siswa dalam menyelesaikan soal setara PISA.
Kata Kunci : geogebra; kemampuan penalaran matematis; model pembelajaran Kolb-Knisley; PISA.

## ABSTRACT
This research is a quasi-experimental research that aims to compare students' reasoning abilities in  solving  PISA  equivalent  questions  between  students  using  the  Geogebra-assisted  Kolb-Knisley learning model, Kolb-Knisley learning model, and direct learning model. This type of research is quantitative  research  with  Control  Group  Pretest  and  Posttest  Design,  where  there  are  two experimental classes and one control class. The population in this study were students of class VIII SMP  Negeri  1  Sukabumi  with  as  many  as  408  students  using  a  sampling  technique  using  cluster random sampling. The sample used was 122 students who were divided into three classes, namely class VIII B, class VIII D, and class VIII F. The data was collected using mathematical reasoning ability  test  questions  equivalent  to  PISA.  The  results  showed  that  the  Geogebra-assisted  Kolb- Knisley  learning  model  was  better  than  the  Kolb-Knisley  learning  model,  the  Geogebra-assisted Kolb-Knisley  learning  model  was  better  than  the  direct  learning  model,  and  the  Kolb-Knisley learning  model  was  better  than  the  direct  learning  model  on  mathematical  reasoning  abilities  in solving PISA equivalent questions.
Keywords: geogebra; Kolb-Knisley learning model; mathematical reasoning ability; PISA

## PENDAHULUAN
Kemampuan  penalaran  matematis  termasuk  dalam  kategori  berpikir  tingkat  tinggi yang  terdiri  dari  empat  aspek,  yaitu  penalaran  matematika,  komunikasi  matematika,
koneksi matematika, dan pemecahan masalah matematika  (Yunus et al., 2020). Penalaran merupakan  tujuan  penting  dalam  pembelajaran  matematika.  Jika  kemampuan  penalaran tidak  dikembangkan,  maka  bagi  siswa  matematika  hanyalah  mata  pelajaran  yang mengikuti  serangkaian  prosedur  dan  meniru  contoh  tanpa  mengetahui  maknanya  (Afif, 2016; Budiman & Rosmiati, 2020; Monariska, 2018; Rohmah et al., 2020).
Siswa  dinyatakan  telah  melakukan  penalaran  apabila  memenuhi  indikator kemampuan  penalaran.  Indikator  kemampuan  penalaran  matematis  menurut  Peraturan Dirjen Dikdasmen Depdiknas Nomor 506/C/Kep/PP/2004 dalam (Aziz & Hidayati, 2019) yaitu  (1)  mengajukan  dugaan,  (2)  melakukan  manipulasi  matematika,  (3)  menarik kesimpulan, menyusun bukti, memberikan alasan atau bukti terhadap kebenaran solusi, (4) menarik  kesimpulan  dari  pernyataan,  (5)  memeriksa  kesahihan  suatu  argumen,  dan  (6) menemukan pola atau sifat dari gejala matematis untuk membuat generalisasi.
Kemampuan  penalaran  matematis  membantu  siswa  menarik  kesimpulan  dan memunculkan  ide  baru  untuk  memecahkan  masalah  matematika.  Oleh  karena  itu, penalaran  matematis  harus  mulai  dikembangkan  dalam  pembelajaran  matematika. Pembiasaan  harus  dimulai  dari  guru  dalam  mengajar  terutama  dalam  pemberian  soal  non rutin  (Septian  &  Rahayu,  2021;  Sumartini,  2015;  Zuliyanti  &  Pujiastuti,  2020).  Namun, kemampuan penalaran siswa di Indonesia masih tergolong rendah. Rendahnya kemampuan penalaran matematis siswa dapat dilihat dari hasil Penilaian Tengah Semester (PTS) siswa kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Kota  Sukabumi.  Sebanyak  89%  siswa  belum  mencapai  nilai KKM dari mata pelajaran Matematika. Hal ini selaras dengan penelitian  (Sanhadi, 2015), yang  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  kemampuan  penalaran  siswa  maka  hasil  belajar matematika dapat meningkat dan begitupun sebaliknya.
Selain itu, rendahnya kemampuan penalaran matematis juga dapat dilihat dari hasil studi PISA yang menyatakan kemampuan matematika Indonesia pada tahun 2018 menurun dibandingkan  pada  tahun  2015.  Tahun  2015  Indonesia memperoleh  skor  386,  akan  tetapi pada tahun 2018 Indonesia memperoleh skor 379 untuk kemampuan matematika  (OECD, 2019). Soal matematika dalam PISA mengukur tingkat penalaran, pemecahan masalah, dan keterampilan  penalaran  daripada  pertanyaan  yang  mengukur  keterampilan  teknis  yang berkaitan dengan memori dan perhitungan rutin (Asdarina & Ridha, 2020).
Permasalahan  tersebut  umumnya  terjadi  karena  pembelajaran  matematika  di sekolah  lebih  menitikberatkan  pada  pencapaian  target  materi  sesuai  kurikulum  daripada pemahaman materi yang diajarkan (Nasution, 2016). Oleh karena itu, perlu adanya inovasi untuk  mengembangkan  kemampuan  penalaran  matematis  siswa  salah  satunya  dengan penggunaan model pembelajaran yang sesuai. Model pembelajaran yang dapat digunakan adalah model pembelajaran Kolb-Knisley .
Model pembelajaran Kolb-Knisley memiliki empat tahapan pembelajaran, yaitu (1) allegorizer ,  (2) integrator ,  (3) analyzer ,  dan  (4) synthesizer .  Pada  tahapan synthesizer siswa  mengkombinasikan  fakta,  konsep,  proses  pembelajaran  menjadi  pengetahuan  baru, dan  memberikan  kesempatan  pada  siswa  untuk  merumuskan  kesimpulan  serta mengaplikasikan  pengetahuan  yang  diperoleh  untuk menyelesaikan  masalah  (Rizki  et al., 2020).  Hal  tersebut  selaras  dengan  indikator  kemampuan  penalaran,  yaitu    menarik kesimpulan,  menyusun  bukti,  memberikan  alasan  atau  bukti  terhadap  kebenaran  solusi. Kemudian  pada  tahap integrator, guru  membimbing  siswa  untuk  bereksplorasi,
bereksperimen, dan melakukan kegiatan visualisasi. Fasilitas yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan  proses  pembelajaran  pada  tahap  ini  adalah  media  pembelajaran. Penggunaan  media  pembelajaran  akan  berkontribusi  pada  peningkatan  efisiensi pembelajaran  dalam  menyampaikan  materi.  Media  pembelajaran  yang  dapat  membantu proses  pembelajaran  adalah  media  pembelajaran  berbasis  TIK,  yaitu  Geogebra  (Nur, 2017).
Geogebra  membantu  siswa  mengembangkan  proses  belajar  berdasarkan pengalaman,  berorientasi  pada  masalah,  dan  eksplorasi  tentang  konsep  matematika.  Hal tersebut cocok untuk aspek keterampilan seperti mencoba, menalar, menyaji, dan mencipta (Saputro  et  al.,  2015).  Geogebra  memiliki  tiga  kegunaan,  yaitu  sebagai  media pembelajaran  matematika,  bahan  ajar  matematika,  dan  dapat  memecahkan  masalah matematika (Nuritha & Tsurayya, 2021).
Berdasarkan  hasil  penelitian  (Sugandi  et  al.,  2020),  penggunaan  Geogebra  efektif digunakan  dalam  pembelajaran  matematika  terhadap  kemampuan  penalaran  matematis. Kemudian  menurut  (Nur,  2017),  bahan  ajar  menggunakan  model  pembelajaran Kolb- Knisley berbantuan Geogebra efektif digunakan sebagai upaya meningkatkan kemampuan berpikir tingkat tinggi. Oleh karena itu, tidak menutup kemungkinan model pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan  Geogebra  akan  efektif  digunakan  untuk  kemampuan  penalaran matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  karena  kemampuan  penalaran matematis termasuk kategori berpikir tingkat tinggi.
Berdasarkan uraian diatas, dirasa perlu dilakukan penelitian mengenai kemampuan penalaran  karena  kemampuan  penalaran  memiliki  peran  penting  khususnya  dalam matematika.  Penalaran  dapat  dijadikan  sebagai  pondasi  bagi  standar  proses  kemampuan matematis lainnya (Kusumawardani et al., 2018). Kemampuan penalaran matematis dapat dikembangkan  melalui  kegiatan  pembelajaran  yang  membantu  siswa  untuk  bernalar  dan menjelaskan  sesuatu  dengan  konsep  matematika  serta  melalui  media  pembelajaran  yang dapat  memudahkan  siswa  dalam  memahami  materi  matematika.  Selain  itu,  dapat dilakukan  dengan  pemberian  soal  non  rutin  seperti  soal  setara  PISA  karena  salah  satu indikator  yang  diukur  dalam  PISA  adalah  penalaran.  Oleh  karenanya  diharapkan  model pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan  Geogebra  dapat  memberi  efek  positif  terhadap kemampuan penalaran matematis siswa dalam menyelesaikan soal setara PISA.
Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  kemampuan penalaran  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  antara  siswa  yang  menggunakan model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan  Geogebra,  model  pembelajaran Kolb- Knisley , dan model pembelajaran langsung.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian eksperimen  semu,  karena  dalam  penelitian  ini  tidak  mengontrol  semua  variabel  yang relevan.  Adapun  Desain  penelitian  yang  digunakan  dalam  eksperimen  semu  ini  adalah Control  Group  Pretest  and  Posttest  Design .  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 1 Kota Sukabumi sebanyak 408 siswa. Pengambilan sampel dilakukan  dengan  teknik cluster  random  sampling. Sehingga  diperoleh  kelas  VIII  F sejumlah  40  siswa  sebagai  kelas  eksperimen  I,  kelas  VIII  D  sejumlah  41  siswa  sebagai
kelas  eksperimen  II,  dan  kelas  VIII  B  sejumlah  41  siswa  sebagai  kelas  kontrol.  Adapun prosedur penelitian yang dilaksanakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Prosedur Penelitian Tahapan Kegiatan Persiapan 1. Identifikasi masalah dan penyusunan proposal penelitian.
2. Penyusunan instrumen tes dan perangkat pembelajaran.
3. Uji kelayakan instrumen tes dan perangkat pembelajaran. Pelaksanaan 1. Melakukan pretest pada kelas eksperimen dan kelas kontrol.
2. Pelaksanaan  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan  Geogebra pada kelas  eksperimen I, model pembelajaran Kolb-Knisley pada kelas eksperimen II, dan model pembelajaran langsung pada kelas kontrol. 3. Melakukan posttest pada kelas eksperimen dan kelas kontrol. Akhir 1. Melakukan analisis data yang diperoleh dari kelas eksperimen dan kelas kontrol. 2. Menyusun laporan akhir penelitian.
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan,  yaitu tes,  observasi,  dan  dokumentasi. Soal tes yang digunakan adalah soal pretest dan posttest kemampuan penalaran matematis setara PISA berupa soal esai sebanyak enam butir soal yang telah dilakukan validasi ahli dan validasi konstruk. Adapun rubrik penilaian yang digunakan terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Rubrik Penilaian Kemampuan Penalaran Matematis
Skor Kriteria 0 Jawaban tidak benar berdasarkan proses atau argumen, atau tidak ada respon sama sekali 1 Sebagian  besar  jawaban  tidak  lengkap  tetapi  paling  tidak memuat satu argumen yang benar 2 Sebagian  jawaban  benar  dengan  satu  atau  lebih  kesalahan atau kelalaian yang signifikan 3 Jawaban  memuat  satu  kesalahan  atau  kelalaian  yang signifikan 4 Jawaban secara substansi lengkap dan benar
Sumber: (Sulistiawati, 2014)
Untuk menganalisis data hasil penelitian terdapat tiga teknik analisis data, yaitu uji keseimbangan tiga sampel, uji hipotesis, dan analisis data lembar observasi.

## 1. Uji Keseimbangan Tiga Sampel
Sebelum  dilakukan  eksperimen  dilakukan  uji  keseimbangan  menggunakan  nilai dari pretest. Uji  keseimbangan  dilakukan  untuk  mengetahui  sampel  penelitian  memiliki kemampuan yang sama atau tidak. Uji keseimbangan yang digunakan adalah uji anava satu jalur dengan prasyarat uji normalitas dan uji homogenitas
2. Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  menggunakan  uji  anava  satu  jalur  untuk  mengetahui  perbedaan  rata- rata  kemampuan  penalaran  matematis  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  dari  ketiga sampel.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  uji  pasca  anava  dengan  uji scheffe untuk mengetahui  model  pembelajaran  mana  yang  lebih  baik  terhadap  kemampuan    penalaran matematis dalam menyelesaikan soal setara PISA. Data yang digunakan untuk uji hipotesis adalah nilai posttest .

## 3. Analisis Data Lembar Observasi
Observasi  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  kegiatan  guru  dan siswa  selama  proses  pembelajaran  berlangsung.  Data  ini  diperoleh  dari  lembar  observasi guru dan siswa yang disesuaikan dengan model pembelajaran yang digunakan pada kelas eksperimen dan kontrol. Analisis data yang digunakan adalah skala Likert.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Uji Keseimbangan Tiga Sampel
Uji keseimbangan yang digunakan adalah uji anava satu jalur dengan prasyarat uji normalitas dan uji homogenitas. Berikut ini adalah rangkuman data pretest .
Tabel 3. Rangkuman Data Pretest Sampel N Rerata 𝒔 Kelas Eksperimen I 40 8.2 6.3 Kelas Eksperimen II 41 8.5 6.0 Kelas Kontrol 41 8.3 6.4 a. Uji Normalitas
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  normalitas  dengan  uji Liliefors dengan  taraf signifikansi 5%.
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Data Pretest Sampel N 𝑳 𝒎𝒂𝒙 𝑳 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 Kelas Eksperimen I 40 0.1389 0.140 Kelas Eksperimen II 41 0.13 0.138 Kelas Kontrol 41 0.132 0.138
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji  normalitas  dengan  uji Liliefors diperoleh  nilai 𝐿 𝑚𝑎𝑥 untuk  kelas  eksperimen  I  yaitu  0.1389, kelas  eksperimen  II  0.13,  dan  kelas  kontrol 0.132. Karena nilai 𝐿 𝑚𝑎𝑥 < 𝐿 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , maka 𝐻 0 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga kelas tersebut berasal dari populasi yang berdistribusi normal.
b. Uji Homogenitas
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  homogenitas  dengan  uji Bartlett dengan  taraf signifikansi 5%.
Tabel 5. Hasil Uji Homogenitas Data Pretest Sampel Varians 𝒃 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝒃 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 Kelas Eksperimen I 39.61 0.999 0.950 Kelas Eksperimen II 36.94 0.999 0.950 Kelas Kontrol 40.80 0.999 0.950
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai 𝑏 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑏 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  sehingga 𝐻 0 diterima.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga  kelompok  sampel  berasal  dari  populasi yang bervarians homogen.
c. Uji Anava
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  anava  satu  jalur  sel  tak  sama  dengan  taraf signifikansi 5%.
Tabel 6. Hasil Uji Anava Satu Jalur Data Pretest Sampel Rerata 𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑭 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 Kelas Eksperimen I 8.2 0.03 3.07 Kelas Eksperimen II 8.5 0.03 3.07
Kelas Kontrol 8.3 0.03 3.07 Skor Maksimal 100 - -
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , sehingga 𝐻 0 diterima. Karena 𝐻 0 diterima  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga  kelompok  sampel  memiliki rata-rata yang sama. Artinya kemampuan penalaran siswa dalam menyelesaikan soal setara PISA sebelum diberikan perlakuan sama atau seimbang.
2. Uji Hipotesis
Berikut ini adalah rangkuman data posttest . Tabel 7. Rangkuman Data Pretest Sampel N Rerata 𝒔 Kelas Eksperimen I 40 76.3 16.5 Kelas Eksperimen II 41 66.5 17.9 Kelas Kontrol 41 50.1 17.3 a. Uji Normalitas
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  normalitas  dengan  uji Liliefors dengan  taraf signifikansi 5%.
Tabel 8. Hasil Uji Normalitas Data Posttest Sampel N 𝑳 𝒎𝒂𝒙 𝑳 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 Kelas Eksperimen I 40 0.119 0.140 Kelas Eksperimen II 41 0.13 0.138 Kelas Kontrol 41 0.113 0.138
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji  normalitas  dengan  uji Liliefors diperoleh  nilai 𝐿 𝑚𝑎𝑥 untuk  kelas  eksperimen  I  yaitu  0.119,  kelas  eksperimen  II  0.13,  dan  kelas  kontrol 0.113. Karena nilai 𝐿 𝑚𝑎𝑥 < 𝐿 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , maka 𝐻 0 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga kelas tersebut berasal dari populasi yang berdistribusi normal.
b. Uji Homogenitas
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  homogenitas  dengan  uji Bartlett dengan  taraf signifikansi 5%.
Tabel 9. Hasil Uji Homogenitas Data Posttest Sampel Varians 𝒃 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝒃 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 Kelas Eksperimen I 270.83 0.998 0.950 Kelas Eksperimen II 320.27 0.998 0.950 Kelas Kontrol 299.90 0.998 0.950
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai 𝑏 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑏 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  sehingga 𝐻 0 diterima.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga  kelompok  sampel  berasal  dari  populasi yang bervarians homogen.
c. Uji Anava
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  anava  satu  jalur  sel  tak  sama  dengan  taraf signifikansi 5%.
Tabel 10. Hasil Anava Satu Jalur Sel Tak Sama Data Posttest Sampel Rerata 𝑭 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 𝑭 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 Kelas Eksperimen I 76.3 22.83 3.07 Kelas Eksperimen II 66.5 22.83 3.07 Kelas Kontrol 50.1 22.83 3.07 Skor Maksimal 100 - -
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , sehingga 𝐻 0 ditolak. Karena 𝐻 0 ditolak maka dapat disimpulkan bahwa ketiga model pembelajaran memberikan efek yang berbeda terhadap kemampuan penalaran matematis siswa dalam menyelesaikan soal  setara  PISA.  Artinya  kemampuan  penalaran  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara PISA  antara  siswa  yang  menggunakan  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra,  siswa  yang  menggunakan  model  pembelajaran Kolb-Knisley, dan siswa yang menggunakan model pembelajaran langsung berbeda.
Untuk  melihat  model  pembelajaran  yang  lebih  baik  antara  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra,  model  pembelajaran Kolb-Knisley ,  dan model pembelajaran langsung, maka perlu dilakukan uji pasca anava.
d. Uji Pasca Anava
Berikut ini adalah hasil perhitungan uji pasca anava dengan uji Scheffe .
Tabel 11. Hasil Anava Satu Jalur Sel Tak Sama Data Posttest Komputasi Komparasi 𝜇 𝐴 & 𝜇 𝐵 𝜇 𝐴 & 𝜇 𝐶 𝜇 𝐵 & 𝜇 𝐶 (𝑋̅ 𝑖 − 𝑋̅ 𝑗 ) 2 96.8 683.7 267.7 1 𝑛 1 + 1 𝑛 2 0.0494 0.0494 0.0488 RKG 297.2 297.2 297.2 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 6.59 46.58 18.46 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 6.15 6.15 6.15 Keputusan 𝐻 0 ditolak 𝐻 0 ditolak 𝐻 0 ditolak
Berdasarkan hasil perhitungan dengan uji Scheffe diperoleh nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 6.59 > 6.15 = 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , artinya 𝐻 0 ditolak. Sehingga model pembelajaran Kolb Knisley berbantuan Geogebra berbeda  kualitasnya  dengan  model  pembelajaran Kolb - Knisley terhadap kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA.  Karena rerata  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra  lebih  besar  dari model  pembelajaran Kolb-Knisley ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra  lebih  baik  daripada  model  pembelajaran Kolb-Knisley terhadap  kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam menyelesaikan  soal setara PISA. Sesuai dengan penelitian (Sugandi et al., 2020), bahwa penggunaan Geogebra memudahkan  siswa  untuk  berpikir  dan  menggambarkan  geometri  secara  akurat  sehingga model  pembelajaran  berbantuan  Geogebra  lebih  efektif  digunakan  daripada  model pembelajaran tanpa bantuan Geogebra ditinjau dari kemampuan penalaran matematis siswa dalam pembelajaran.
Hasil  perhitungan  Komparasi 𝜇 𝐴 dan 𝜇 𝐶 memperoleh  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 46.58 > 6.15 = 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , artinya 𝐻 0 ditolak. Sehingga model pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan Geogebra berbeda kualitasnya dengan model pembelajaran langsung terhadap kemampuan penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA.  Karena  rerata  model pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra  lebih  besar  dari  model pembelajaran langsung, maka dapat disimpulkan bahwa model pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan  Geogebra  lebih  baik  daripada  model  pembelajaran  langsung  terhadap kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA.  Hal  ini dikarenakan  model  pembelajaran  langsung  siswa  hanya  mendengarkan  penjelasan  dari
guru  sehingga  pembelajaran  menjadi  kurang  menarik.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian (Ernawan  &  Andinasari,  2018),  bahwa  model  pembelajaran Kolb-Knisley membuat aktivitas  pembelajaran  menjadi  lebih  menarik,  membuat  siswa  antusias,  dan  termotivasi untuk  belajar  sehingga  siswa  menjadi  lebih  aktif  dan  kemampuan  penalaran  matematis siswa dapat ditingkatkan. Kemudian dengan adanya bantuan software Geogebra membantu siswa dalam menggambarkan konsep bangun ruang menjadi lebih nyata dan pembelajaran terasa lebih menyenangkan daripada kegiatan pembelajaran tanpa menggunakan alat bantu. Selaras  dengan  penelitian  (Indrawan  et  al.,  2018),  bahwa  efek  realistis  pada software Geogebra  dapat  merangsang  minat  belajar  siswa  dan  meningkatkan  kualitas  proses pembelajaran.
Selain  itu,  hasil  perhitungan  komparasi 𝜇 𝐵 dan 𝜇 𝐶 menunjukkan  bahwa  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 18.46 > 6.15 = 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , artinya 𝐻 0 ditolak. Sehingga model pembelajaran Kolb Knisley berbeda  kualitasnya  dengan  model  pembelajaran  langsung  terhadap  kemampuan penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA.  Karena  rerata  model pembelajaran Kolb  Knisley lebih  besar  dari  model  pembelajaran  langsung,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  pembelajaran Kolb  Knisley lebih  baik  daripada  model pembelajaran  langsung  terhadap  kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam menyelesaikan  soal  setara  PISA.  Selaras  dengan  penelitian  (Andi  Kusumayanti,  2016), bahwa  pembelajaran  matematika  dengan  model  pembelajaran Kolb-Knisley lebih  efektif dibandingkan  dengan  model  pembelajaran  konvensional  ditinjau  dari  prestasi  belajar, kemampuan penalaran matematis, dan self-esteem siswa.
1. Analisis Data Lembar Observasi
Observasi dilakukan sebanyak enam kali pertemuan sesuai banyak pertemuan yang dilakukan pada penelitian. Kegiatan ini diawasi oleh observer selama proses pembelajaran berlangsung.
a. Lembar Observasi Guru
Gambar 1. Grafik Penilaian Aktivitas Guru
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa penggunaan model pembelajaran Kolb- Knisley berbantuan software Geogebra,  model  pembelajaran Kolb-Knisley, dan  model pembelajaran  langsung  terjadi  peningkatan  dalam  setiap  pertemuannya.  Artinya,  peneliti dapat memperbaiki kekurangan dari pertemuan sebelumnya.

## b. Lembar Observasi Siswa
Gambar 2. Grafik Penilaian Aktivitas Siswa
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  aktivitas  siswa  yang  menggunakan model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra,  model  pembelajaran Kolb-Knisley, dan model pembelajaran langsung terjadi aktivitas yang beragam. Meskipun terdapat  penurunan  pada  pertemuan  ketiga  untuk  kelas  eksperimen  2  dan  kelas  kontrol. Namun  secara  keseluruhan  aktivitas  siswa  mengalami  peningkatan  yang  cukup  baik.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  yang menggunakan  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra  lebih baik dari siswa yang menggunakan model pembelajaran Kolb-Knisley.
2. Kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  yang menggunakan  model  pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra  lebih baik dari siswa yang menggunakan model pembelajaran langsung.
3. Kemampuan  penalaran  matematis  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  setara  PISA  yang menggunakan  model  pembelajaran Kolb-Knisley lebih  baik  dari  siswa  yang menggunakan model pembelajaran langsung .
Diharapkan guru memberikan pembiasan soal-soal setara PISA agar siswa terbiasa menyelesaikan permasalahan yang kompleks sehingga dapat mengembangkan kemampuan penalaran  matematis  siswa.  Untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  guru maupun peneliti mengalokasikan dan menggunakan waktu dengan baik ketika proses pembelajaran dengan model pembelajaran Kolb-Knisley berbantuan software Geogebra dan model pembelajaran Kolb-Knisley sehingga  proses  pembelajaran  menjadi  lebih  efektif  dan  optimal  serta  Pada saat tahapan allegorizer sebaiknya guru menggunakan alat bantu gambar yang lebih nyata sehingga  memudahkan  siswa  saat  merumuskan  konsep  baru.  Dan  juga  saat  kegiatan pembelajaran berikan lebih banyak stimulus agar siswa lebih aktif bertanya.

## REFERENSI
Afif,  A.  M.  S.  (2016).  Analisis  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Ditinjau  dari  Gaya Belajar  Siswa  dalam  Problem  Based  Learning  (PBL).  In Universitas  Negeri Semarang . Universitas Negeri Semarang.
Andi  Kusumayanti,  D.  U.  W.  (2016).  Keefektifan  Model  Kolb-Knisley  Ditinjau  dari Prestasi  Belajar,  Kemampuan  Penalaran,  dan  Self-Esteem  Siswa. MaPan :  Jurnal Matematika Dan Pembelajaran , 4 (1).
Asdarina,  O.,  &  Ridha,  M.  (2020).  Analisis  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Siswa dalam  Menyelesaikan  Soal  Setara  PISA  Konten  Geometri. Jurnal  Numeracy , 7 (1), 192–206.
Aziz, H. E., & Hidayati, N. (2019). Analisis Kemampuan Penalaran Matematis Siswa SMP Pada  Materi  Aritmatika  Sosial. Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika  dan Pendidikan Matematika Sesiomadika 2019 , 824–828.
https://doi.org/10.22460/jpmi.v1i4.p759-764
Budiman,  H.,  &  Rosmiati,  M.  (2020).  Penerapan  Teori  Belajar  Van  Hiele  Berbantuan Geogebra  untuk  Meningkatkan  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Siswa. Prisma , 9 (1), 47. https://doi.org/10.35194/jp.v9i1.845
Ernawan,  E.,  &  Andinasari.  (2018).  Analisis  Model  Kolb  Knisley  terhadap  Kemampuan Penalaran Matematis Siswa Sekolah Menengah Pertama. Prosiding Seminar Nasional 21 Universitas PGRI Palembang , 454–457.
Indrawan,  I.  K.  M.  .,  Parwati,  N.  .,  &  Suryawan,  I.  P.  P.  (2018).  Peningkatan  Prestasi Belajarmatematika  Siswa  melalui  Pembelajaran  Arias  Berbantuan  Geogebra. Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran Matematika Indonesia , 7 (1), 79–85. https://doi.org/10.23887/jppm.v7i1.2820
Kusumawardani,  D.  R.,  Wardono,  &  Kartono.  (2018).  Pentingnya  Penalaran  Matematika dalam Meningkatkan Kemampuan Literasi Matematika. Prisma , 1 (1), 588–595. Monariska,  E.  (2018).  Upaya  Meningkatkan  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Siswa SMK  melalui  Pembelajaran  Kooperatif  Tipe  Numbered  Head  Together. PRISMA , 7 (2), 217. https://doi.org/10.35194/jp.v7i2.531
Nasution,  A.  (2016).  Pengembangan  Modul  Matematika  Berbasis  Masalah  untuk Meningkatkan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematika  Siswa. EKSAKTA :
Jurnal Penelitian Dan Pembelajaran MIPA , 1 (1), 47–63. https://doi.org/10.31604/eksakta.v4i1.41-48
Nur,  F.  (2017).  Pengembangan  Bahan  Ajar  Matematika  Kelas  VII  SMP  Berdasarkan Model Pembelajaran Kolb-Knisley  Berbantuan Geogebra sebagai Upaya Meningkatkan  Higher-Order  Thinking  Skill  dan  Apresiasi  Siswa  Terhadap Matematika. MaPan , 5 (1), 96–109. https://doi.org/10.24252/mapan.2017v5n1a7 Nuritha,  C.,  &  Tsurayya,  A.  (2021).  Pengembangan  Video  Pembelajaran  Berbantuan Geogebra untuk Meningkatkan Kemandirian Belajar Siswa. Jurnal Cendekia : Jurnal Pendidikan Matematika , 5 (1), 48–64. https://doi.org/10.31004/cendekia.v5i1.430 OECD. (2019). Programme for international student assessment (PISA) results from PISA 2018. Oecd , 1–10.
Rizki, H. T. R., Wijaya, A., & Frentika, D. (2020). Pengembangan Perangkat Pembelajaran dengan  Pendekatan  Knisley  Berorientasi  Pada  Level  Berpikir  Van  Hiele  dan Kemampuan Penalaran Adaptif. AXIOM: Jurnal Pendidikan Dan Matematika , 09 (1), 64–79.
Rohmah,  W.  N.,  Septian,  A.,  &  Inayah,  S.  (2020).  Analisis  Kemampuan  Penalaran Matematis  Materi  Bangun  Ruang  Ditinjau  Gaya  Kognitif  Siswa  Menengah  Pertama. PRISMA . https://doi.org/10.35194/jp.v9i2.1043
Sanhadi,  K.  C.  D.  (2015).  Pengaruh  Kemampuan  Penalaran  dan  Self-Efficacy  terhadap
Hasil  Belajar  Matematika  Siswa  Kelas  VIII. Seminar  Nasional  Matematika  Dan Pendidikan Matematika Uny , 341–350.
Saputro,  B.  A.,  Prayito,  M.,  &  Nursyahidah,  F.  (2015).  Media  Pembelajaran  Geometri Menggunakan  Pendekatan  Pendidikan  Matematika  Realistik  Berbasis  Geogebra.
Kreano, Jurnal Matematika Kreatif-Inovatif , 6 (1), 1.
https://doi.org/10.15294/kreano.v6i1.4471
Septian,  A.,  &  Rahayu,  S.  (2021).  Peningkatan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah Matematis  Siswa  melalui  Pendekatan  Problem  Posing  dengan  Edmodo. PRISMA , 10 (2), 170–181. https://doi.org/10.35194/jp.v10i2.1813
Sugandi, A. I., Bernard, M., & Linda, L. (2020). Efektivitas Pembelajaran Daring Berbasis Masalah  Berbantuan  Geogebra  Terhadap  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Di  Era Covid-19. AKSIOMA:  Jurnal  Program  Studi  Pendidikan  Matematika , 9 (4),  993. https://doi.org/10.24127/ajpm.v9i4.3133
Sulistiawati.  (2014).  Analisis  Kesulitan  Belajar  Kemampuan  Penalaran  matematis  Siswa SMP pada Materi Luas Permukaan dan Volume Limas. Seminar Nasional Pendidikan Matematika , 89–95.
Sumartini,  T.  S.  (2015).  Peningkatan  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Siswa  Melalui Pembelajaran Berbasis Masalah. Pendidikan Matematika , 5 (1), 1–10.
Yunus,  N.  A.,  Hulukati,  E.,  &  Djakaria,  I.  (2020).  Pengaruh  Pendekatan  Kontekstual Terhadap  Kemampuan  Penalaran  Matematis  Ditinjau  dari  Gaya  Kognitif  Peserta Didik. Jambura Journal of Mathematics , 2 (1), 30–38. https://doi.org/10.34312/jjom.v2i1.2591
Zuliyanti,  P., &  Pujiastuti,  H.  (2020).  Model  Contextual  Teaching Learning  (CTL)  untuk Meningkatkan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematis  Siswa  SMP. Prisma , 9 (1), 98. https://doi.org/10.35194/jp.v9i1.899