## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]

## Pengaruh Pembelajaran Berbantuan Aplikasi Geogebra Terhadap Hasil Belajar Siswa Di Kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan
Awaludin Fitra 1 , Martua Sitorus 2 1,2 Teknik Informatika, STMIK Pelita Pelita Nusantara Medan Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, 20154 Indonesia
luthgayo1983@gmail.com
Abstrak- Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran berbantuan  aplikasi  GeoGebra  dan  Pembelajaran  Konvensional  pada  pokok  bahasan  Sistem  Persamaan  Linier  Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.  Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan terdiri dari 2 kelas. Teknik Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara random sampling dari 2 kelas  yang ada, artinya setiap kelas mempunyai peluang yang sama untuk dijadikan sampel. Sedangkan sampel dalam penelitian ini terdiri dari dua kelas yaitu kelas VIII A dan VIII B . Jenis penelitian ini merupakan penelitian eksperimen semu, dimana dari dua kelas yang dipilih sebagai sampel yaitu kelas VIII A sebagai kelas eksperimen dan kelas VIII B sebagai kontrol. Dari hasil perhitungan skor rata-rata untuk kedua kelas diperoleh sebagai  berikut:  pada  kelas  eksperimen,  pada  hasil  tes  awal  diperoleh 1 X =  39,67,  SD 1 =  11,97  pada  tes  akhir diperoleh 1 X = 80,42, SD 1 = 13,27. Maka terjadi peningkatan hasil belajar menjadi 40,75. Pada kelas kontrol, pada hasil tes awal diperoleh 2 X = 50,83, SD 2 = 11,76 dan pada tes akhir diperoleh 2 X = 67,29, SD 2 = 13,49. Maka terjadi peningkatan hasil belajar menjadi 16,46. Dari perhitungan skor rata-rata kedua kelas terlihat jelas bahwa terjadi peningkatan hasil belajar pada kelas eksperimen lebih tinggi dari pada kelas kontrol. Maka dapat disimpulkan bahwa pembelajaran  berbantuan GeoGebra lebih  tinggi  dari  hasil  belajar  siswa  yang  diajar  dengan  Pembelajaran Konvensional. Dari hasil analisis statistik dengan uji t yang telah dilakukan terhadap kedua kelas maka diperoleh hasil dengan taraf signifikan    α = 0,05 diperoleh t hitung = 3,700. Selanjutnya t hitung dikonsultasikan dengan t tabel dengan dk = 46 diperoleh t tabel = 1,679 ternyata t hitung > t tabel hal ini berarti H 0 ditolak dan H a diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa dari hasil perhitungan tersebut dapat diketahui adanya perbedaan yang signifikan antara hasil belajar siswa yang diajar  dengan  Pembelajaran  berbantuan  Aplikasi GeoGebra dan  pembelajaran  Konvensional  pada  pokok  bahasan Sistem Persamaan Linier Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.
Kata Kunci: GeoGebra, Hasil Belajar, SPLDV
Abstract- This  study  aims  to  determine  differences  in  student  learning  outcomes  taught  by  GeoGebra  application assisted learning and conventional learning on the subject of Linear Equations of Two Variable Systems in class VIII SMP  Kemala  Bhayangkari  1  Medan.  The  population  in  this  study  were  all  class  VIII  SMP  Kemala  Bhayangkari  1 Medan  consisting  of  2  classes.  The  sampling  technique  in  this  study  was  carried  out  by  random  sampling  from  2 existing  classes,  meaning  that  each  class  has  the  same  opportunity  to  be  sampled.  While  the  sample  in  this  study consisted  of  two  classes,  namely  class  VIIIA  and  VIIIB.  This  type  of  research  is  a  quasi-experimental  research,  in which  of the  two  classes  selected  as  samples,  namely  class  VIIIA  as  the  experimental  class  and  class  VIIIB  as  the control. From the results of calculating the average score for both classes, the following is obtained: in the experimental class, the initial test results obtained 1 X = 39.67, SD1 = 11.97 in the final test obtained 2 X = 80.42, SD1 = 13.27.
Then there is an increase in learning outcomes to 40.75. In the control class, the initial test results obtained 2 X = 50.83, SD2 = 11.76 and in the final test obtained 2 X = 67.29, SD2 = 13.49. Then there is an increase in learning outcomes to 16.46. From the calculation of the average score of the two classes it is clear that there is an increase in learning  outcomes  in  the  experimental  class  which  is  higher  than  the  control  class.  So  it  can  be  concluded  that GeoGebra assisted learning is higher than the learning outcomes of students taught by Conventional Learning. From the results of statistical analysis with the t test that has been carried out on both classes, the results with a significant level of α = 0.05 are obtained t hitung = 3.700. Then tcount was consulted with ttable with dk = 46 obtained ttable = 1.679 it turns out that t hitung > t table this means H 0 is rejected and H a is accepted so it can be concluded that from the results of these calculations  it  can be  seen  that  there  is  a  significant difference  between  the  learning  outcomes  of  students  who  are taught with GeoGebra Application assisted learning and conventional learning on the subject of Two Variable Linear Equation Systems in class VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.
Keywords: GeoGebra, Learning Outcomes, SPLDV

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan pada dasarnya adalah usaha sadar yang  menumbuh kembangkan potensi sumber daya manusia peserta didik dengan cara mendorong dan memfasilitasi kegiatan belajar mereka. Sesuai dengan UU  SISDIKNAS  No.  20  tahun  2003,  pendidikan  adalah  usaha  yang  sadar  dan  terencana  dalam mewujudkan  kondisi  belajar dan  proses  pembelajaran  supaya  peserta  didik dapat  aktif mengembangkan kemampuan  dirinya  untuk  mendapatkan  kekuatan  spritual  keagamaan,  untuk  pengendalian  diri, kepribadian  yang  baik,  kecerdasan,  berakhlak  mulia  serta  memiliki  keterampilan  yang  dibutuhkan  oleh dirinya, masyarakat, bangsa dan negara.
Tujuan  pendidikan  nasional  bangsa  Indonesia  merupakan  implementasi    dari  empat  pilar pendidikan yang dicanangkan UNESCO. Empat pilar ini merupakan visi pendidikan dimasa sekarang dan masa  depan  yang  perlu  dikembangakan  oleh  lembaga  pendidikan  formal  dimanapun.  Keempat  pilar tersebut  yaitu:  (1) learning  to  know (belajar  untuk  mengetahui),  (2) learning  to  do (belajar  untuk melakukan sesuatu), (3) learning to be (belajar untuk menjadi) dan (4) learning to live together (belajar untuk menjalani kehidupan bersama).
Dalam era revolusi industri 4.0 juga mengubah cara pandang tentang pendidikan. Perubahan yang dilakukan  tidak  hanya  sekadar  cara  mengajar,  tetapi  jauh  yang  lebih  esensial,  yakni  perubahan  cara pandang terhadap konsep pendidikan itu sendiri.
Pendidikan  setidaknya  harus  mampu  menyiapkan  anak  didiknya  menghadapi  tiga  hal:  a) menyiapkan anak untuk bisa bekerja yang pekerjaannya saat ini belum ada; b) menyiapkan anak untuk bisa menyelesaikan  masalah  yang  masalahnya  saat  ini  belum  muncul,  dan  c)  menyiapkan  anak  untuk  bisa menggunakan teknologi yang sekarang teknologinya belum ditemukan. Sungguh sebuah pekerjaan rumah yang tidak mudah bagi dunia pendidikan.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  Pengajaran  matematika  harus  menyesuaikan  diri  dengan gerakan revolusi industri 4.0, suatu era industri yang memanfaatkan teknologi digital dan siber (cyber)[1].
Aplikasi  matematika  yang  bisa  diunduh  via  internet  itu  misalnya Cabri  Geometry,  GeoGebra ,  dan semacamnya  atau  yang  berbasis  web  seperti  moddle  yang  memudahkan  siswa  sekolah  dasar  hingga perguruan tinggi mempelajari geometri, aljabar, aritmetika, statistik, hingga kalkulus.
Saat ini pelajaran matematika kurang diminati dikarenakan pelajaran matematika masih dinilai para siswa sebagai ilmu yang sulit dipahami sehingga dampaknya para siswa tidak paham, dan tidak menyukai pelajaran matematika.
Padahal  matematika,  ujarnya,  digunakan  dalam  semua  bidang  keilmuan  dan  merupakan  alat  untuk memecahkan masalah dalam kehidupan sehari-hari.
Apalagi di era revolusi industri 4.0 ini, matematika semakin dibutuhkan dan persaingan antarnegara semakin ketat, sementara kemampuan matematika anak-anak Indonesia masih tergolong rendah.
Rendahnya  kualitas  pendidikan  ditandai  dengan  rendahnya  hasil  belajar  yang  dicapai  siswa  pada berbagai  bidang  studi,  khususnya  pada  bidang  studi  matematika.  Rata-rata  nilai  UNBK  tingkat  SMP mengalami penurunan dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Untuk mata pelajaran Matematika selalu rendah tiap tahunnya. Tahun 2018 ini pun menjadi semakin rendah, dengan nilai rata-rata nasional 31,38. Tahun 2016, nilai rata-rata nasional matematika ada di angka 61,33, dan turun menjadi 52,69 pada 2017[2].
Dalam  meningkatkan  hasil  belajar  siswa,  guru  bidang  studi  matematika  seharusnya  memiliki  misi yang kuat untuk mendekatkan siswa dengan matematika dengan menggunakan berbagai metode inovatif. Seperti yang dilakukan tokoh matematika Indonesia Ridwan Saputra yang mengembangkan pembelajaran matematika nalariah realistik, suatu terobosan baru dalam pembelajaran matematika dengan menekankan penggunaan nalar dalam memahami Matematika.
Dari kutipan diatas, bahwa dalam pembelajaran matematika yang inovatif hendaknya pembelajaran yang diarahkan  pada kegiatan-kegiatan yang  mendorong  siswa  aktif  secara  mental, fisik  maupun  secara sosial  untuk  memahami  konsep-konsep  dan  prosedur  matematika.  Salah  satu  model  pembelajaran  yang dapat dijadikan alternatif adalah pembelajaran menggunakan aplikasi GeoGebra pada handpone.
GeoGebra  merupakan  salah  satu  software  bantu  yang  cukup  lengkap  dan  digunakan  secara  luas. Nama GeoGebra merupakan kependekan dari geometry (geometri) dan algebra (aljabar). Meski dari sisi nama hanya merujuk geometri dan aljabar aplikasi ini tidak hanya mendukung untuk kedua topik tersebut, tapi  juga  mendukung  banyak topik  matematika  diluar  keduanya.  GeoGebra  pertama  kali  dikembangkan oleh  Markus  Hohenwarter  dari  Austria  dan  dirilis  sebagai  perangkat  lunak opensource sehingga  dapat dimanfaatkan secara gratis dan bebas untuk dikembangkan[3].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Aplikasi  GeoGebra  dapat  didownload  dari  situs   http://www.geogebra.org/.  Setelah  didownload aplikasi ini dapat langsung diinstal. Namun sebelumnya harus menginstal Java terlebih dahulu. GeoGebra merupakan apliakasi open-source yang memungkinkan kolaborasi banyak orang secara luas dan terbuka baik  dalam  mengembangkan  aplikasi  GeoGebra  itu  sendiri  maupun  produk-produk  media  yang  dibuat dengan  memanfaatkan  GeoGebra.  Karena  sifatnya  opensource  maka  produk-produk  tersebut  biasanya tersedia gratis dan dapat diperoleh secara luas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Yang  menjadi  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  siswa  kelas  VIII  SMP  Kemala Bhayangkari 1 Medan yang 64 orang dan dibagi atas 2 kelas.
Pengambilan sampel peneliti dilakukan secara acak, artinya setiap kelas mempunyai peluang sama untuk dijadikan sampel. Sampel dalam peneliti ini terdiri dari dua kelas, satu kelas diambil sebagai kelas eksperimen yaitu kelas VIII A dan satu kelas lainnya sebagai kelas kontrol yaitu kelas VIII B .

## 2.3 Rancangan Penelitian
Sampel  yang  diambil  dalam  peneliti  ini  dibagi  dua  kelompok  yaitu  kelompok  eksperimen  dan kelompok  kontrol  dimana  dua  kelompok  ini  mendapat  perlakuan  yang  berbeda,  kelompok  eksperimen (VIII  –  A)  diberikan  pembelajaran  komputer  dengan  program  GeoGebra  sedangkan  kelompok  kontrol (VIII – B) dengan pembelajaran konvesional.
Bentuk rancangan penelitian ini adalah:
Tabel 1. Rancangan Peneliti Kelompok Tes Awal Perlakuan Tes Akhir Eksperimen T 1 X 1 T 2 Kontrol T 1 X 2 T 2
Keterangan: T 1 =    Tes Awal T 2 =    Tes Akhir X 1 =
Pembelajaran berbantuan GeoGebra X 2 =    Pembelajaran Konvensional
Adapun yang menjadi variabel dalam penelitian ini adalah: Variabel bebas : adalah Pembelajaran berbantuan      GeoGebra dan Pembelajaran Konvensional. 1. Variabel Terikat : hasil belajar siswa setelah diberi perlakuan berupa pengajaran dengan metode yang berbeda.

## 1.1. Alat Pengumpul Data
Untuk memperoleh data yang dibutuhkan dalam peneliti ini adalah tes, observasi.

## 1. Tes Awal dan Tes Akhir
Tes Awal merupakan tes yang diberikan kepada siswa sebelum  diberikan pelakuan pembelajaran pada kedua kelas. Tes ini digunakan untuk mengukur kemampuan awal siswa terhadap materi yang akan diajarkan. Bentuk soal tes awal dalam penelitian ini adalah pilihan berganda sebanyak 10 soal.
Tes Akhir merupakan tes yang diberikan kepada siswa setelah dilakukan pembelajaran pada kelas eksperimen dan kelas kontrol. Tes akhir bertujuan untuk mengukur kemampuan awal siswa terhadap materi setelah mengalami suatu pembelajaran.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Bentuk soal tes akhir dalam penelitian ini adalah pilihan berganda sebanyak 20 soal. Sebelumnya soal tes awal dan tes akhir diuji kepada siswa, diujicobakan untuk melihat kriteria tes.

## 2. Validitas Tes
Untuk mengetahui validitas tes digunakan rumus korelasi product moment, rumus:
( )( ) ( )   ( )   2 2 2 2        − − − = Y Y N X X N Y X XY N r xy
Dimana: r xy = koefisien validitas tes  X = Jumlah siswa yang benar pada setiap butiran soal
 Y = Jumlah skor setiap siswa
N = Banyaknya siswa yang mengikuti uji coba tes  XY = Jumlah hasil perkalian antara skor x dan y
Harga r xy dikonsultasikan keharga kritis tabel product moment untuk N siswa dan pada taraf α = 0,05. Kriteria yang digunakan jika r xy > r tabel , maka item tes dikatakan valid.[4]

## 3. Reliabilitas Tes
Untuk menari tes digunakan rumus Kuder dan Richardson (KR-21), yaitu:
        −     − =  2 2 11 1 s pq s n n r
Dimana: r 11 = reliabilitas yang dicari p =    proporsi subjek yang menjawab item benar q = proporsi subjek yang menjawab item dengan salah (q = p – 1)  pq = jumlah hasil perkalian antara p dan q
N = banyak item s = standar deviasi dari tes (standar deviasi adalah akar varians) Untuk  koefisien  reliabilitas  tes  selanjutnya  dikonfirmasi  ke  r tabel Product  Moment  α  =  0,05.  Jika r hitung > r tabel maka tes dinyatakan reliabel. [3]

## 4. Observasi
Observasi dilakukan pada saat pembelajaran berlangsung. Dalam pengumpulan data selama peroses pembelajaran  berlangsung  peneliti  dibantu  oleh  observer  yaitu  guru  matematika  di  sekolah  tersebut. Adapun  perannya  adalah  mengamati  kemampuan  mengelola  pembelajaran  yang  berpedoman  kepada lembar    observasi yang telah disiapkan serta memberikan penilaian berdasarkan pengamatan situasi dan proses Pembelajaran dengan aplikasi GeoGebra dan Pembelajaran Konvensional berlangsung.

## 1.2. Teknik Analisa Data
1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  di  adakan  untuk  mengetahui  normal  atau  tidaknya  populasi  peneliti  tiap  variabel peneliti. Penguji ini digunakan dengan menggunakan uji liliefors, langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut:
a. Pengamatan X 1 , X 2 , X 3 , ..., X n dijadikan bilangan baku Z 1 , Z 2 , Z 3 ,..., Z n dengan rumus:
S X X Z i − = 1
Dimana: X = rata-rata S    = simpangan baku sampel b. Untuk  tiap  bilanga  baku  ini  dengan  menggunakan  daftar  distribusi  normal  baku  kemudian  dihitung peluang ). ( ) ( i I Z Z P Z F  =

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
c. Selanjutnya dihitung proporsi Z 1 , Z 2 , Z 3 , ... , Z n yang lebih kecil atau sama dengan Z i , jika proporsi ini dinyatakan dengan
n Z yang Z Z Z banyaknyaZ Z S i n i  = ,..., , , ) ( 3 2 1 d. Menghitung selisih F(Z i ) – S(Z i ) kemudian menentukan harga mutlaknya. e. Ambil  harga  mutlak  yang  terbesar  disebut  ( L 0 ).  Untuk  menerima  atau  menolak  hipotesis,  kita bandingkan L 0 dengan nilai  kritis  L  yang  diambil dari  daftar,  untuk  taraf nyata 005 , 0 =  .  Dengan kriteria: Jika L 0 < L tabel maka sampel berdistributif normal. Jika L 0 > L tabel maka sampel tidak berdistributif normal.

## 2. Uji Homogenitas
Untuk  menguji  apakah  data  homogen  atau  tidak,  digunakan  uji  homogenitas  (uji  kesamaan  dua varians) a. Dalam hal ini yang diuji adalah kesamaan varians kedua populasi sampel.
2 2 0 : y x
H   = (data berasal populasi yang bervarians sama)
2 2 : y x a H    (data berasal dari populasi yang bervarians berbeda)
b. Kesamaan varians ini akan diuji dengan rumus:
kecil VariansTer besar VariansTer
F = c. Kriteria penguji: Jika F hitung < F tabel maka H a ditolak  dan H 0 diterima,  jika F hitung ≥ F tabel H a diterima H 0 ditolak. Dengan dk pengambilan = (n 1 – 1) dan dk penyebut = (n 2 – 1) dengan taraf nyata α = 0,005
3. Uji Hipotesis
a. Hipotesis yang akan diuji adalah:
H 0 : µ 1 = µ 2 H a : µ 1 > µ 2 b. Alternatif pemilihan uji t
Untuk  menguji  hipotesis  digunakan  uji  t,  uji  t  digunakan  karena
y x   = dan  tidak diketahui. Maka digunakan rumus uji t yaitu:
y x y x hitung n n S X X t 1 1 + − = Dengan 2 ) 1 ( ) 1 ( 2 2 2 − + − + − = y x y y x x n n S n S n S
Dimana: n x =    jumlah sampel kelas eksperimen n y =    jumlah sampel kelas control
x X =  rata-rata kelas eksperimen
y X =  rata-rata kelas control
S x =  standar deviasi ekperimen S y =    standar deviasi kontrol Kriteria pengujian adalah tolak H 0 jika t hitung > t 1 – α dimana t 1 – α diperoleh dari daftar distribusi t dengan dk = (n x + n y – 2) dan peluang 1 – α. Untuk harga t hitung lainnya H 0 diterima.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penelitian
3.1.1 Deskripsi Hasil Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  SMP  Kemala  Bhayangkari  1  Medan  pada  siswa  kelas  VIII-A  dan VIII-B. Dalam penelitian ini melibatkan dua kelompok penelitian yaitu kelas eksperimen pada kelas VIII-A dan  kelas  kontrol  pada  kelas  VIII-B.  Pada  kelas  eksperimen  menggunakan  model  pembelajaran  dengan aplikasi GeoGebra dan pada kelas kontrol menggunakan model pembelajaran konvensional.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Metode penelitian ini adalah metode penelitian eksperimen semu. Data penelitian ini terdiri dari tes awal  dan  tes  akhir  tentang  materi  SPLDV  dengan menggunakan model  pembelajaran  dengan  aplikasi GeoGebra. Penelitian initelah dilaksanakan pada tanggal 11 – 30 November 2018.
Dalam penelitian ini, peneliti memperoleh data dari hasil tes awal (pre-test) dan tes akhir (post-test) yang  dilakukan  terhadap  kelas  eksperimen  dan  kelas  kontrol.  Adapun  data  hasil  yang  diperoleh  dapat dilihat pada tabel 4.1. berikut:
Tabel 3.1. Data Nilai Rata-Rata Hasil Belajar Siswa dan Standard Deviasi
Pembelajaran Konvensional Pembelajaran berbantuan aplikasi GeoGebra Tes Awal Tes Akhir Tes Awal Tes Akhir X SD X SD X SD X SD 50,83 11,76 67,29 13,49 39,67 11,97 80,42 13,27
Berdasarkan tabel di atas maka diperoleh t hitung =3,700 dan table t tabel untuk dk = 46 dan taraf nyata α = 0,05 diperoleh t tabel = 1,679. Ternyata t hitung > t tabel ,, maka H 0 ditolak dan H a diterima.

## 3.1.2 Uji Persyaratan Analisis Data
1. Uji Normalitas data Kelas Eksperimen
Tabel 3.2. Uji Normalitas Data Tes Awal (Pre-Test) Kelas Eksperimen
No X i F i F k Zi F(Zi) S(Zi) F(Zi)-S(Zi) |F(Zi)-S(Zi)| 1 30 3 3 -1.636 0.051 0.125 -0.074 0.074 2 40 6 9 -0.801 0.212 0.375 -0.163 0.163 3 50 6 15 0.035 0.514 0.625 -0.111 0.111 4 60 7 22 0.870 0.808 0.917 -0.109 0.109 5 70 2 24 1.706 0.956 1 -0.044 0.044
Hasil  perhitungan  untuk  tes  awal  (pre-test)  dengan  menggunakan  Microsoft  Excel  pada  data perlakuan  pembelajaran  berbantuan  aplikasi  GeoGebra  dengan  jumlah  sampel  24  siswa,  rata-rata  kelas adalah 49,58 dan simpangan baku adalah 11,97. Dari tabel nilai kritik L untuk uji Liliefors untuk n = 24 dan taraf nyata α = 0,05 diperoleh L tabel = 0,180, dari table di atas diperoleh L hitung = 0,163, maka L hitung < L tabel (0,163 < 0,180). Maka data diatas berasal dari kelompok sampel berdistribusi normal.
Tabel 3.3.Uji Normalitas Data Tes Akhir (Post-Test) Kelas Eksperimen
X i F i F k Z i F(Z i ) S(Z i ) F(Z i )-S(Z i ) |F(Z i )-S(Z i )| 50
1 1 -2.686 0.004 0.053 -0.049 0.049 60 1 2 -1.810 0.035 0.105 -0.070 0.070 70 3 5 -0.933 0.175 0.263 -0.088 0.088 75 2 7 -0.495 0.310 0.368 -0.058 0.058 80 3 10 -0.057 0.477 0.526 -0.049 0.049 85 1 11 0.381 0.648 0.579 0.069 0.069 90 5 16 0.819 0.794 0.842 -0.048 0.048 95 3 19 1.257 0.896 1 -0.104 0.104
Hasil perhitungan untuk tes akhir (post-test) dengan menggunakan Microsoft Excel pada data perlakuan  pembelajaran  berbantuan  aplikasi  GeoGebra  dengan  jumlah  sampel  24  siswa,  rata-rata  kelas adalah 80,42 dan simpangan baku adalah 11,22. Dari tabel nilai kritik L untuk uji Liliefors untuk n = 24 dan taraf nyata α = 0,05 diperoleh L tabel = 0,180, dari table di atas diperoleh L hitung = 0,104, maka L hitung < L tabel (0,104 < 0,180). Maka data diatas berasal dari kelompok sampel berdistribusi normal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021

## Kelas Kontrol
Tabel 3.4.Uji Normalitas Tes Awal (Pre-Tets) Data Kelas Control
No X i F i F k Z i F(Z i ) S(Z i ) F(Zi)-S(Zi) |F(Zi)-S(Zi)| 1 30 3 3 -1.739 0.041 0.125 -0.084 0.084 2 40 3 6 -0.966 0.167 0.25 -0.083 0.083 3 50 8 14 -0.193 0.423 0.583 -0.160 0.160 4 60 5 19 0.580 0.719 0.792 -0.073 0.073 5 70 5 24 1.353 0.912 1 -0.088 0.088
Hasil  perhitungan  untuk  tes  awal  (pre-test)  dengan  menggunakan  Microsoft  Excel  pada  data perlakuan  pembelajaran  berbantuan  aplikasi  GeoGebra  dengan  jumlah  sampel  24  siswa,  rata-rata  kelas adalah 52,50 dan simpangan baku adalah 12,94. Dari tabel nilai kritik L untuk uji Liliefors untuk n = 24 dan taraf nyata α = 0,05 diperoleh L tabel = 0,180, dari table di atas diperoleh L hitung = 0,160, maka L hitung < L tabel (0,160 < 0,180). Maka data diatas berasal dari kelompok sampel berdistribusi normal.
Tabel 3.5. Uji Normalitas Tes Awal (Pre-Tets) Data Kelas Control
X i F i F k Z i F(Zi) S(Z i ) F(Z i )-S(Z i ) |F(Z i )-S(Z i )| 45
2 2 -1.680 0.046 0.083 -0.037 0.037 50 1 3 -1.303 0.096 0.125 -0.029 0.029 55 2 5 -0.926 0.177 0.208 -0.031 0.031 60 5 10 -0.550 0.291 0.417 -0.125 0.125 65 4 14 -0.173 0.431 0.583 -0.152 0.152 70 1 15 0.204 0.581 0.625 -0.044 0.044 75 3 18 0.581 0.719 0.750 -0.031 0.031 80 2 20 0.958 0.831 0.833 -0.002 0.002 85 2 22 1.335 0.909 0.917 -0.008 0.008 90 2 24 1.712 0.957 1 -0.043 0.043
Hasil  perhitungan  untuk  tes  akhir  (post-test)  dengan  menggunakan  Microsoft  Excel  pada  data perlakuan  pembelajaran  berbantuan  aplikasi  GeoGebra  dengan  jumlah  sampel  24  siswa,  rata-rata  kelas adalah 67,29 dan simpangan baku adalah 13,27. Dari tabel nilai kritik L untuk uji Liliefors untuk n = 24 dan taraf nyata α = 0,05 diperoleh L tabel = 0,180, dari table di atas diperoleh L hitung = 0,152, maka L hitung < L tabel (0,152 < 0,180). Maka data diatas berasal dari kelompok sampel berdistribusi normal.

## 2. Uji Homogenitas
Dari hasil perhitungan diperoleh data tes awal F hitung = 1,349. setelah membandingkan harga F hitung dengan F tabel dengan n = 24 dan taraf nyata α = 0,05 maka diperoleh harga F tabel = 2,393. Ternyata F hitung < F tabel (1,393 < 2,349), maka hasil belajar siswa untuk kedua kelas mempunyai varians yang sama dengan kata lain kedua kelas adalah homogen. Untuk data tes akhir diperoleh F hitung = 1,393 dan F tabel = 2,393 maka F hitung < F tabel (1,393 < 2,393), maka kedua kelas  mempunyai varians yang sama dengan kata lain kedua kelas adalah homogen.

## 3. Uji Hipotesis
Telah diketahui bahwa kedua kelas eksperimen berdistribusi normal dan mempunyai varians yang sama atau homogen, maka pengujian hipotesis digunakan statistik uji t.
Tabel 3.6.t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Mean 80.41666667 67.29166667 Variance 125.9057971 176.0416667 Observations 24 24 Pooled Variance 150.9737319 Hypothesized Mean Difference 0 Df 46 dk/derajat kebebasan t Stat 3.700319632 Nilai T Hitung P(T<=t) one-tail 0.000286894 t Critical one-tail 1.678660414 Nilai T Tabel P(T<=t) two-tail 0.000573789 t Critical two-tail 2.012895567
Dari data yang diperoleh t hiutng = 3,700 dan harga t tabel pada dk = 46 dan taraf nyata α = 0,05 adalah t tabel =  1,678.  Sesuai  dengan  kriteria  pengujian  hipotesis,  terima  H 0 jika
      −       −   −   2 1 1 2 1 1 t t t hitung ,
ternyata t hitung tidak berada pada interval tersebut, H 0 ditolak dan terima H a yang berarti terdapat perbedaan hasil  belajar  siswa  dengan  menggunakan  Pembelajaran  berbantuan  aplikasi GeoGebra dengan Pembelajaran Konvensional.

## 1.3. Hasil Observasi
Dari hasil observasi yang dilakukan oleh observer, diperoleh data:
Tabel 3.7 Deskripsi Hasil Observasi Pengajaran
Metode Hasil pertemuan Rata -rata Katego ri I II III IV Aplikasi GeoGebra 3.64 3.71 3.85 4 3.80 Baik Konvensional 3.57 3.64 3.79 3.86 3.72 Baik
Dari tabel 3.7 diketahui bahwa rata-rata dari pertemuan I, II, III, IV dari kelas berbantuan aplikasi GeoGebra =    3,80 dan kelas Konvensional = 3,72. Berdasarkan kriteria penilian observasi, maka kedua pembelajaran termasuk dalam kategori baik.

## 1.4. Pembahasan
Berdasarkan hasil uji t pada kelas ekperimen diketahui rata-rata pre-test 39,67 dengan simpangan baku  adalah  11,97,  setelah  dilakukan post-test 80,42,  dengan  simpangan  baku  adalah  11,22  sehingga peningkatanya sebesar 40,75. Dan hasil uji t pada kelas kontrol diketahui rata-rata pre-test 52,50, dengan simpangan  baku  adalah  12,94,  setelah  dilakukan post-test 67,69  sehingga  peningkatanya  sebesar  15,19, dengan simpangan baku adalah 13,27.
Selanjutnya  berdasarkan  uji  t  diperoleh  nilai  t hitung =  3,700.  Nilai  t tabel dengan  df  46  pada  taraf signifikan 5% adalah 1,679. Oleh karena itu t hitung > t tabel (3,700 > 1,679) dan nilai signifikansinya lebih kecil dari pada 0,05 (0,0002 < 0,05). sehingga dapat dinyatakan terdapat peningkatan secara signifikan pada skor  hasil belajar  siswa  kelompok  eksperimen  atau  yang diberikan  model  pembelajaran  dengan  aplikasi GeoGebra.
Model  Pembelajaran  dengan  aplikasi GeoGebra merupakan  model  pembelajaran  aktif  yang dapat diterapkan didalam kelas. Proses pembelajaran menggunakan metode Pembelajaran dengan aplikasi GeoGebra dapat  membantu  siswa.  Dengan  aplikasi  GeoGebra  siswa  menggunakan  handpone.  Dalam penyelesaiannya siswa menempuh langkah-langkah untuk mendapatkan hasil, contoh seperti di bawah ini. 1. Tentukan himpunan penyelesaian dari persamaan x + y = 7 dan x – 2y = 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Penyelesaian: Langkah-langkah menentukan himpunan penyelesaian dengan menggunakan aplikasi goegebra adalah: a. Buka aplikasi GeoGebra yang telah diunduh pada smartpone.
b. Pilih dan ketikkan pada kotak masuk x + y = 7 lalu tekan tombol panah sebagai enter.
Gambar 3.1.Masukkan Persamaan (1) Yaitu X + Y = 7
c. Pilih dan ketikkan pada kotak masuk x – 2y = 4 lalu tekan tombol panah sebagai enter.
Gambar 3.2. Masukkan Persamaan (2) Yaitu X – 2y = 4
d. Kemudian  pilih/sentuh  gambar  lingkaran  dan  segitiga,  lalu  pilih  pada  kotak  yang  menyatakan perpotongan dua objek

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
e. Kemudian sentuh pada garis yang saling berpotongan sebagai tanda titik bertemunya kedua garis.
Gambar 3.4. Titik Potong Antara Dua Garis
f. Kemudian, lihat pada layar warna biru, lalu pilih gambar yang berbentuk kalkulator untuk melihat titik potong.
Gambar 3.5. Gambar Hasil Titik Potong Kedua Garis
Dan hasil dari titik potong tersebut adalah {6,1}
Dengan hasil yang didapatkan dengan aplikasi GeoGebra , siswa hanya mendapatkan hasilnya saja, tidak melalui proses pencarian soal penyelesaian. Akan tetapi dalam penelitian ini juga siswa diberikan cara penyelesaian SPLDV dengan menggunakan metode campuran (substitusi dan Eliminasi). Seperti contoh dibawah ini.
Metode penyelesaian yang sering digunakan adalah metode campuran. Tentukan himpunan penyelesaian dari x + y = 7 dan x – 2y = 4. Penyelesaian: x + y = 7 …. (1) x – 2y = 4 …. (2)
Persamaan (1) dan (2) di eliminasikan dengan menghilangkan variabel x, karena nilai koefisien dari x sama.
1 3 3 3 3 4 2 7 = = = − = − = + y y y y x y x
Kemudian, pilih salah satu persamaan yang paling mudah seperti persamaan (1) di substitusikan ke y    = 1. x + y = 7 x + 1 = 7 x = 7 – 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
x = 6 Jadi, himpunan penyelesaiannya adalah {6,1}.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan analisa data dan pembahasan dari hasil penelitian diperoleh beberapa kesimpulan bahwa:
1. Ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  belajar  siswa  yang  diajar  dengan  Pembelajaran  dengan aplikasi GeoGebra dengan Pembelajaran Konvensional pada pokok bahasan Sistem Persamaan Linier Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.
2. Hasil  belajar  siswa  yang  diajar  dengan  pembelajaran  Pembelajaran  berbantuan  aplikasi GeoGebra lebih  tinggi  dari  Pembelajaran  Konvensional  pada  pokok  bahasan  Sistem  Persamaan  Linier  Dua Variabel    di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  O.  Weking  and  E.  T Wea,  “Laporan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit Ikan  Lele Dengan  Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor”, SAINTEK , vol. 3, no. 1, pp. 24-27, Mar. 2019.
[2] A. S. Sitio and F. A. Sianturi, “Implementasi Metode Certainty Factor dalam Mengetahui  Kerusakan Sepeda Motor Type Injeksi”, SAINTEK, vol. 3, no. 1, pp. 1-7, Sep. 2021.
[3] D. E. Br.Purba and R. M. Simanjorang, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Pencernaan Pada Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor”, SAINTEK, vol. 3, no. 2, pp. 36-42, Jan. 2022.
[4] F. A. Sianturi, M. Kumari, and E. Laian, “Implementasi Algortima C4.5 Menentukan Pola Berangkatan Jamaah Haji”, SAINTEK, vol. 3, no. 2, pp. 66-70, Mar. 2022.
[5]  F.  Gulo  and  F.  A.  Sianturi,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Saw  Dengan  Ahp  Dalama  Pelihan Supervisor Pada The Batik Hotel”, SAINTEK, vol. 3, no. 2, pp. 43-50, Jan. 2022.
[6]  I.  T.  Mawaddah  and  S.  Sulindawaty,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tropik  Infeksi  Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor (CF)”, SAINTEK, vol. 3, no. 2, pp. 52-59, Jan. 2022.
[7]  M.  F.  Sinaga,  S.  P.  Locha  Surbakti,  T.  M.  F.  Zalukhu,  and  M.  D.  Batubara,  “Analisis  Sistem  Dan Pengembangan Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Tingkat SMA Berbasis Web Online Dengan Metode Kualitatif ”, SAINTEK, vol. 3, no. 1, pp. 8-16, Sep. 2021.
[8] M. R. Wijaya and D. N. Willim D.U, “Implementasi Metode Forward Chaining Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Pada Perokok”, SAINTEK, vol. 3, no. 1, pp. 28-30, Feb. 2022.
[9]  R.  Purba  and  F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  C.45  Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan Pengunjung Hotel”, SAINTEK, vol. 3, no. 1, pp. 17-23, Sep. 2021.
[10]  S.  Wahyuni  and  P.  M.  Hasugian,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Ayam  Kampung Menggunakan Metode Certainty Factor”, SAINTEK, vol. 3, no. 2, pp. 60-65, Jan. 2022.
[11]  W.  Wati  and  F.  A.  Sianturi,  “Implementasi  Metode  Topsis  Dalam  Merekomendasikan  Pestisida Terbaik Pada Tanaman Padi Di Desa Rumbia”, SAINTEK , vol. 3, no. 2, pp. 31-35, Jan. 2022.