Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023
Meta Analisis: Pengaruh Penerapan Realistic Mathematics Education (RME) Terhadap Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis
Asyifa Rahmawati 1 * , Awan Kurniawan 2
Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 1*
Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia 2 rahmawatiasyifa@upi.edu 1* , awan22kurniawan@gmail.com 2

## ABSTRAK
Pemahaman  matematika  kerap  dibutuhkan  dalam  menyelesaikan  masalah kehidupan  nyata,  yang  mana  pembelajaran  dengan  fokus  matematika  dalam kehidupan  nyata  tersebut  dapat  ditemukan  pada  pembelajaran Realistis Mathematics Eduation (RME). Penelitian ini merupakan penelitian Meta analisis dengan  tujuan  untuk  mengkaji  pengaruh  dari  penerapan  RME  terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa yang diperoleh dari beberapa studi  primer  yang  telah  ada.  Pengumpulan  data  diperoleh  dengan  melakukan penelusuran artikel pada database Google Scholar dan SINTA yang terpublikasi indeks SINTA atau prosiding nasional. Sampel penelitian yang digunakan adalah 13  studi  primer  yang  telah  diseleksi  sesuai  dengan  kriteria  inklusi  yang ditentukan. Hasil penelitian menunjukan bahwa effect size sebesar 0,959 berada dalam  klasifikasi  efek  yang  tinggi,  dan  berdasarkan  karakteristik  studi  ukuran sampel tidak terdapat perbedaan pengaruh penerapan RME terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa.
Kata kunci : meta analisis, RME , pemecahan masalah

## ABSTRACT
Real-life understanding of mathematics requires good problem-solving skills, and these  abilities  can  be  triggered  and  found  in  the  application  of  Realistic Mathematics Education (RME), which is a learning focus on real-world problems developed  to  bring  students  closer  to  mathematics.  This  research  is  a  meta- analytic  study  with  the  aim  of  examining  the  effect  of  RME  on  students' mathematical  problem  solving  abilities  obtained  from  several  existing  primary studies. Data collection was obtained by searching articles on the Google Scholar and  SINTA  databases  which  were  published  on  the  SINTA  index  or  national proceedings.  The  research  sample  used  was  13  primary  studies  that  had  been selected according to the specified inclusion criteria. The results showed that the effect size of 0.959 was in the high effect classification, and based on the study characteristics  of  the  sample  size  there  was  no  difference  in  the  effect  of  the application of RME on students' mathematical problem solving abilities.
Keywords : meta analysis, RME, problem solving

## PENDAHULUAN
Matematika  kerap  menjadi  bidang  studi  yang  selalu  dipelajari  di  berbagai jenjang pendidikan di  Indonesia. Matematika biasanya didefinisikan sebagai  bahasa angka abstrak dan deduktif yang menggunakan logika untuk mempelajari hubungan, pola, bentuk, dan struktur (Rahmah, 2018). Matematika juga dapat digunakan sebagai
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
alat  komunikasi  dalam  kegiatan  sosial  untuk  memecahkan  suatu  masalah.  Dengan demikian, peran matematika dalam kehidupan sehari-hari dapat digali, dengan tujuan memberikan  pengalaman  belajar  kepada  siswa  melalui  kegiatan  pembelajaran matematika (Rahmawati, 2023).
Mengingat  pentingnya  melibatkan  matematika  untuk  memecahkan  masalah sehari-hari,  maka  siswa  harus  memiliki  kemampuan  pemecahan  masalah  matematis yang baik. Kemampuan pemecahan masalah matematis adalah kemampuan seseorang untuk  memecahkan  suatu  masalah  dengan  berbagai  cara  untuk  mendapatkan  hasil yang  sempurna  (Siswanto,  2020).  Menurut  Polya  (Zulyadaini,  2017)  bahwa  ada  4 langkah untuk memecahkan masalah, yaitu : (1) memahami masalah; (2) perencanaan pemecahan masalah; (3) memecahkan masalah sesuai rencana; dan (4) meninjau hasil yang dicapai sehingga diharapkan implementasi yang tepat. Kemampuan pemecahan masalah  pada  matematika  yang  direalisasikan  pada  kehidupan  riil  tersebut  dapat ditemukan pada Realistic Mathematics Education (RME). RME merupakan aktivitas matematika yang berhubungan dengan realita (Artika et al., 2019). RME menekankan agar siswa mampu memahami konsep atau prosedur matematika  dengan  masalah  realistik  (Ja’far  et  al.,  2014).  Menurut  Wijaya (Puspitasari & Airlanda, 2021) RME dapat menjadikan siswa begitu aktif, kreatif dan inovatif  sehingga  guru  hanya  berperan  sebagai  fasilitator  kegiatan  pembelajaran. Adapun  karakteristik  pada  RME  diantaranya  adalah:  (1)  penggunaan  masalah kontekstual;  (2)  penggunaan  model;  (3)  penggunaan  kontribusi  siswa;  (4)  interaksi; dan (5) berkaitan dengan topik atau konsep lain  (Putri, 2022).
Banyak penelitian yang mengukur kemampuan pemecahan masalah matematis dari  penerapan  RME  telah  dilakukan  di  Indonesia  dengan  hasil  yang  bervariasi. Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji beberapa artikel yang  diterbitkan  di  berbagai  jurnal  sejawat  terakreditasi  atau  prosiding  nasional mengenai  pengaruh  penerapan  RME  terhadap  kemampuan  pemecahan  masalah matematis siswa dengan menganalisis karakteristik studi ukuran sampel menggunakan teknik Meta analisis. Metaanalisis adalah metode statistik yang menggabungkan hasil kuantitatif  dari  beberapa  penelitian  untuk  membuat  ringkasan  keseluruhan  topik tertentu (Puspitasari & Airlanda, 2021).

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  Meta  analisis  yang  mengkaji  beberapa artikel  penelitian.  Meta  analisis  adalah  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk mensintesis, menganalisis, dan meringkas hasil beberapa penelitian sebelumnya, hasil studi ini dapat  membantu pembuat  kebijakan memahami pengaruh rata-rata seluruh studi, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang lebih tepat (Juandi & Tamur, 2020;  Putri  et  al.,  2022).  Hasil  Meta  analisis  dapat  meningkatkan  akurasi  perkiraan efek,  menjawab  pertanyaan  yang  belum  pernah  diajukan  peneliti  dalam  penelitian sebelumnya,  menyelesaikan  kontradiksi  yang  muncul,  dan  menghasilkan  hipotesis baru.
Langkah-langkah dalam penelitian Meta analisis yang digunakan adalah dengan 5  tahap  yaitu:  (1)  definisi  masalah  penelitian;  (2)  pengumpulan  data;  (3)  proses pengkodean;  (4)  analisis  statistik,  dan  (5)  presentasi  hasil  (Juandi  &  Tamur,  2020). Tujuan penelitian ini untuk melengkapi penelitian sebelumnya yang bertujuan untuk menguji  pengaruh  penerapan  RME  terhadap  kemampuan  pemecahan  masalah matematis  siswa.  Dalam  penelitian  ini  pencarian  studi  primer  dilakukan  dengan
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023
DOI : 10.31851/indiktika.v5i2.11502
menggunakan database Google Scholar dan SINTA. Kriteria inklusi yang digunakan dalam penelitian ini adalah: (1) merupakan penelitian yang difokuskan pada penerapan RME terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis; (2) penelitian dilakukan di Indonesia; (3) merupakan artikel dengan indeks SINTA atau terpublikasi prosiding nasional; (4) artikel  penelitian  yang terbit sejak 2015;  (6) memenuhi  informasi data statistik (ukuran sampel, rata-rata, standar deviasi, 𝑡 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ). Dari hasil pengumpulan  data, ditemukan 85 studi primer  ( identification )  yang teridentifikasi  menguji  pengaruh  penerapan  RME  terhadap  kemampuan  pemecahan masalah  matematis  di  Indonesia  yang  dipublikasikan  sejak  tahun  2015.  Pada  tahap penyaringan ( screening ) 40 studi primer dikeluarkan, sehingga menyisakan 45 studi primer, yang kemudian dikeluarkan lagi 26 studi primer, dimana hanya 19 studi yang memenuhi  kriteria  inklusi  ( eligibility ).  Selanjutnya,  dari  19  studi  primer  6  studi dikeluarkan karena tidak memberikan informasi data statistik yang lengkap. Sehingga, hanya 13 studi primer yang dimasukan ( included ) dalam analisis.
Selanjutnya, semua studi primer yang telah ditetapkan dilanjutkan pada proses pengkodean  studi  primer  yaitu  dengan  merinci  seluruh  informasi  mengenai  studi primer  untuk  dijadikan  sebagai  referensi  administratif.  Setelah  proses  pengkodean dilanjutkan ke tahap analisis statistik.
Langkah-langkah  analisis  statistik  penelitian  mengacu  pada  Bronstein  et  al. (Juandi & Tamur, 2020) yaitu: (a) menghitung effect size dari setiap studi primer; (b) melakukan  uji  heterogenitas  dan  pemilihan  model  estimasi,  hal  ini  dilakukan  untuk mendapatkan total effect size dari semua studi primer yang disertakan dan pemilihan model estimasi efek dari Meta analisis dibagi menjadi dua bagian, yaitu random effect model dan fixed  effect  model, bila  nilai 𝑝  >  0,05 maka  model  estimasi effect  size menggunakan fixed effect model , sedangkan bila nilai 𝑝  <  0,05 maka model estimasi effect size menggunakan random effect model (Juandi & Tamur, 2020); (c) menyelidiki bias  publikasi  menggunakan  plot  corong  dan  uji FSN ,  untuk  dijadikan  dasar  dalam menetapkan  bahwa  studi  primer  yang  dilibatkan  valid  dan  tidak  bias;  (d)  menguji hipotesis  penelitian,  untuk  menggambarkan  pentingnya  RME  terhadap  kemampuan pemecahan masalah matematis siswa, analisis dilakukan dengan menguji 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 dari 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠 − 𝑧 yang diturunkan dari hasil persamaan Hedges’g . ; dan (e) analisis karakteristik studi dilakukan ketika heterogenitas effect size antar studi menggunakan random  effect  model dan  karakteristik  studi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini membagi  ukuran  sampel  menjadi  dua  kelompok  ukuran  sampel,  yaitu  kelompok sampel  kecil  ( ≤ 30 )  dan  kelompok  sampel  besar  ( ≥ 31 ).  Indeks effect  size yang digunakan dalam penelitian ini adalah persamaan Hedges’g dengan klasifikasi effect size yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi effect size Effect Size Klasifikasi −0,15 ≤ 𝐸𝑆 < 0,15 Tidak ada level 0,15 ≤ 𝐸𝑆 < 0,40 Efek rendah 0,40 ≤ 𝐸𝑆 < 0,75 Efek sedang 0,75 ≤ 𝐸𝑆 < 1,10 Efek tinggi 1,10 ≤ 𝐸𝑆 < 1,45 Efek sangat tinggi 𝐸𝑆 ≥ 1,45 Efek sangat baik
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengkaji pengaruh penerapan  RME terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa dari berbagai penelitian. Pencarian data dilakukan dengan menggunakan database Google Scholar dan SINTA. Kemudian  dilakukan  seleksi  terhadap  semua  studi  yang  ditemukan  sesuai  dengan kriteria  inklusi  yang  diberikan  kemudian  dilakukan  pengkodean  untuk  setiap  studi yang ditemukan, sehingga total menjadi 13 studi ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Data studi primer No Sitasi Kode Jurnal/Prosiding 1 Yudha et al., 2019 RME 01 Journal Of Educational Review and Research Vol. 2 No. 1, Juli 2019. Hal: 46 – 54 2 Febriani  et  al., 2019 RME 02 Jurnal  Tunas  Bangsa  Vol.  6,  No.2,  Agustus  2019, Hal: 152-161 3 Sari, 2019 RME 03 Jurnal Pendidikan Matematika Raflesia Vol. 04 No. 01, Juni 2019, Hal: 53-59 4 Noviyana & Fitriani, 2018 RME 04 Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika  dan Pendidikan Matematika UIN Raden Intan Lampung, Page: 385-392 5 Nopriyanti  et  al., 2019 RME 05 Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan  Program Pascasarjana  Universitas  PGRI  Palembang  03  Mei 2019, Hal: 687-695 6 Saprizal, 2018 RME 06 Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Matematika  Al-Qalasadi Vol 2 No 2, Desember 2018, Hal: 41-49 7 Sarbiyono, 2016 RME 07 Jurnal  Review  Pembelajaran  Matematika,  JRPM, 2016, 1(2), Hal: 163-173 8 Siregar., 2018 RME 08 Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika  dan Pendidikan Matematika (Sesiomadika) 2018, Hal:245-257 9 Rini  &  Hidayati, 2021 RME 09 Jurnal Kajian Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah Vol. 1 No. 1, 2021. Hal 25-32 10 Qurohman, 2017 RME 10 2 nd Seminar Nasional IPTEK Terapan (SENIT) 2017, Hal 156-161 11 Rosyada  et  al., 2019 RME 11 Jurnal Ilmiah “Pendidikan Dasar” Vol. 6 No. 2, Juli 2019. Hal. 116-123 12 Susanti & Nurfitriyanti, 2018 RME 12 JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Vol. 3 No. 2, 2018. Hal. 115-136 13 Mulyati, 2017 RME 13 Jurnal Didaktik Matematika Vol. 4 No. 1, April 2017. Hal. 90-97
Pada  Tabel  2  menjelaskan  informasi  nama  penulis,  kode,  dan  identitas  jurnal atau prosiding dari setiap studi primer yang disertakan. Dari beberapa studi tersebut tercatat informasi data statistik meliputi jumlah sampel, rata-rata, standar deviasi, dan 𝑡 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 untuk setiap kategori eksperimen dan kontrol yang disajikan dalam Tabel
3.
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243 Published : 02 Juli 2023
Tabel 3 . Data statistik studi primer Kode Eksperimen Kontrol 𝑡 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 Ukuran Sampel Rata-rata SD N  Rata-rata SD N RME 01 83,28 9,2 32 62,11 16,7 32 ≥ 31 RME 02 71,323 15,438  34 61,515 12,838  33 ≥ 31 RME 03 78,76 9,59 35 71,53 8,99 34 ≥ 31 RME 04 82,4 11,91 25 50,70 15,10 23 ≤ 30 RME 05 76,5 11,93 36 67,36 11,87 24 ≤ 30 RME 06 79,48 12,19 31 74,91 11,39 31 ≥ 31 RME 07 10,15 2,547 40 8,85 2,587 40 ≥ 31 RME 08 83,31 6,794 36 77,42 6,267 36 ≥ 31 RME 09 23 25  7,1 ≤ 30 RME 10 81,92 5,76 39 72,84 7,60 39 ≥ 31 RME 11 74,32 53 64,36 53  2,0912 ≥ 31 RME 12 79,7 20 70,35 20  2,835 ≤ 30 RME 13 73,92 16 40 64,82 15 41 ≥ 31
Berdasarkan data statistik pada Tabel 3 diketahui bahwa informasi data statistik dari setiap studi primer yang mana dibagi menjadi 2 kelompok, yakni: (1) kelompok studi yang terdiri dari data statistik nilai rata-rata, ukuran sampel dan standar deviasi dari setiap kelompok eksperimen dan kelompok kontrol sebanyak 10 studi, yaitu studi RME 01, RME 02, RME 03, RME 04, RME 05, RME 06, RME 07, RME 08, RME 10, dan RME 13; dan (2) kelompok studi yang terdiri dari data statistik ukuran sampel dan 𝑡 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sebanyak 3 studi, yaitu studi dengan kode RME 09, RME 11, dan RME 12.  Adapun  berdasarkan  karakteristik  studi  ukuran  sampel  yang  dibagi  menjadi  2 kelompok diperoleh 3 studi primer termasuk dalam kelompok sampel kecil, dan 9 studi primer lainnya termasuk dalam kelompok sampel besar. Dari semua informasi yang diperoleh  maka  untuk  mendapatkan  nilai effect  size dari  tiap  studi  dibantu menggunakan software Comprehensive  Meta-Analysis (CMA)  V.03  disajikan  pada Tabel 4.
Tabel 4 . Effect size tiap studi Kode Effect size Klasifikasi Standar Error Selang Kepercayaan Batas Bawah Batas Atas RME 01 1,551 Sangat Baik 0,282 0,998 2,105 RME 02 0,682 Sedang 0,249 0,195 1,169 RME 03 0,769 Tinggi 0,247 0,285 1,253 RME 04 2,305 Sangat Baik 0,369 1,582 3,028 RME 05 0,758 Tinggi 0,269 0,230 1,285 RME 06 0,383 Rendah 0,253 -0,114 0,879 RME 07 0,502 Sedang 0,225 0,061 0,942 RME 08 0,891 Tinggi 0,245 0,412 1,371 RME 09 2,018 Sangat Baik 0,351 1,330 2,706 RME 10 1,333 Sangat Tinggi 0,248 0,847 1,820 RME 11 0,403 Sedang 0,195 0,021 0,785 RME 12 0,879 Tinggi 0,325 0,241 1,516 RME 13 0,581 Sedang 0,225 0,141 1,022
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023
DOI : 10.31851/indiktika.v5i2.11502
Pada Tabel 4 diketahui bahwa penelitian yang dilakukan oleh (Qurohman, 2017) kode  RME  10  dengan effect  size 1,333  termasuk  dalam  kategori  efek  yang  sangat tinggi, selanjutnya penelitian oleh Yudha et al., (2019), Noviyana dan Fitriani (2018), serta  Rini  dan  Hidayati  (2021),  kode  RME  01,  RME  04,  dan  RME  09  menunjukan effect  size 1,551;  2,305  dan  2,018  pada  interval  [1,10-1,44]  dengan  kategori  sangat baik, demikian dengan penelitian yang dilakukan Sari (2019), Nopriyanti dan Erlina (2019),  Siregar dan Effendi (2018), serta Susanti dan Nurfitriyanti (2018) dengan kode RME 03, RME 05, RME 08, dan RME 12 menunjukan efek 0,769; 0,758; 0,891; dan 0,879  pada  interval  [0,75-1,09]  dengan  kategori  tinggi,  juga  4  penelitian  yang dilakukan oleh Febriani  dan Sidik (2019), dengan kode RME 02 memperoleh effect size 0,682,  Sarbiyono  (2016)  dengan  kode  RME  07  memperoleh effect  size 0,502, Rosyada et al. (2019) dengan kode RME 11 memperoleh effect size 0,403 dan Mulyati (2017) dengan kode RME 12 memperoleh effect size 0,581 pada interval [0,40-0,74] berada pada kategori sedang, serta penelitian yang dilakukan Saprizal (2019) dengan kode RME 06 memperoleh effect size 0,383 pada interval [0,15-0,39] dengan kategori rendah.  Selanjutnya  melakukan  uji  heterogenitas effect  size menggunakan 𝑄 − 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠 yang hasil perbandingan model estimasinya ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Perbandingan Hasil Meta Analisis Sesuai Estimasi
Model Estimas i N Heteroneity Interval Kepercayaan 95% Test of null (2-Taill) Q P ES SE Varian s Batas Bawa h Bata s Atas z- value p- value Random effect model 1 3 49,77 3 0,00 0 0,95 9 0,14 7 0,022 0,671 1,24 6 6,534 0,00 0 Fixed effect model 1 3 49,77 3 0,00 0 0,85 6 0,07 1 0,005 0,717 0,99 5 12,05 1 0,00 0
Berdasarkan Tabel 5 diperoleh nilai 𝑄 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sebesar 49,773. Nilai 𝑄 − 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠 bisa dihitung menggunakan excel dengan rumus:=CHIINV(0,05;12) diperoleh 21,026. Nilai 𝑄 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ditemukan lebih besar dari 𝑄 −  𝑘𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠 dengan derajat kebebasan 12 dan 𝑝 = 0,05 dalam  Tabel 𝜒 2 .  Dapat  juga  dilihat  dari 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,000 < 0,05 . Dengan demikian, hasil ini menunjukan bahwa distribusi efek bersifat heterogen. Oleh karena  itu random  effect  model digunakan  sebagai  model  estimasi  dalam  penelitian ini.
Kemudian, langkah selanjutnya adalah menggunakan random effect model untuk menguji bias publikasi dengan memeriksa apakah studi primer cenderung menerbitkan studi yang relevan secara berlebihan (Juandi & Tamur, 2020). Uji bias publikasi dapat dilakukan  dengan  beberapa  cara,  salah  satunya  adalah  dengan Funnel  plot dan  jika distribusi  hasil effect  size pada Funnel  plot diperoleh  tidak  simetris  sempurna  pada garis  vertikal,  maka  pilihan  lainnya  adalah  melakukan  uji FSN .  Gambar  1 menampilkan hasil Funnel plot.
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243 Published : 02 Juli 2023 DOI : 10.31851/indiktika.v5i2.11502

## Gambar 1 . Funnel plot effect size
Gambar  1  menunjukan  bahwa funnel  plot effect  size yang  diperoleh  tidak sepenuhnya simetris di sekitar atau di tengah garis vertikal, ada beberapa studi primer yang  tersebar  jauh  disebelah  kanan  garis  vertikal,  sehingga  menimbulkan kecenderungan adanya bias publikasi. Maka uji FSN diperiksa untuk dapat memberi keyakinan terkait bias publikasi pada penelitian, dan pada Tabel 6 menunjukan hasil uji FSN , nilai  N ( FSN ) dihitung sebagai  545 dari 13 studi. Berdasarkan rumus, jika 𝐹𝑆𝑁
(5𝐾+10) > 1 yang mana ( 𝑘 menunjukan jumlah studi), maka  dapat  dikatakan bahwa penelitian  tahan  terhadap  bias  publikasi,  dan  didapat 545 (5(13)+10) = 545 (75) = 7,27 > 1 .
Karena 𝐹𝑆𝑁 (5𝐾+10) > 1 , maka menurut perhitungan ini dapat dipastikan bahwa penelitian tahan  terhadap  bias  yang  berarti  tidak  perlu  dilakukannya  pengurangan  atau penambahan studi primer dalam penelitian ini.
Tabel 6. Uji FSN
Kondisi Bias Nilai 𝑍 studi yang diamati 12,83299 Nilai 𝑝 studi yang diamati 0 Alpha 0,05 Tails 2 Nilai 𝑍 Alpha 1,95996 Jumlah studi teramati 13 FSN 545
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 untuk  menguji  hipotesis penelitian. Pada tahap ini akan terlihat pengaruh penerapan RME secara keseluruhan dengan  menggunakan random  effect  model .  Hasil  analisis  secara  keseluruhan  dapat dilihat pada Tabel 7. Effect size 0,959 diterima sebagai efek dalam klasifikasi tinggi. Kemudian  juga  diperoleh 𝑧 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 sebesar  6,534  yang  menunjukan  bahwa  hasil penelitian  signifikan  pada  tingkat 𝑝 < 0,001 .  Jadi,  penerapan  RME  memiliki pengaruh terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa daripada kelas konvensional.
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243 Published : 02 Juli 2023
Tabel 7 . Hasil Analisis Keseluruhan Berdasarkan Random effect model Model N Z P Effect size Interpretasi   Standar Error Selang kepercayaan Batas Bawah Batas Atas Random effect 13  6,534  0,000  0,959 Tinggi 0,147 0,671 1,246
Tabel  7  merangkum  keseluruhan  hasil  analisis.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  hasil  keseluruhan effect  size penelitian  sebesar  0,959  yang  mencerminkan bahwa  penerapan  pembelajaran  RME  berdampak  tinggi  terhadap  kemampuan pemecahan  masalah  matematis  siswa.  Hal  ini  sesuai  dengan  beberapa  penelitian sebelumnya yang menemukan bahwa aktivitas turunan dari sintaks RME yang dapat merangsang  kecerdasan  siswa  saat  memecahkan  masalah  matematika  (Ja’far  et  al., 2014). Dalam RME siswa menggunakan realita dan pengalamannya sebagai titik tolak untuk  belajar  matematika,  masalah  realistik  digunakan  sebagai  sumber  untuk menghasilkan  konsep  matematika  atau  pengetahuan  formal  yang  mengarah  pada aktivitas  yang  berkaitan  dengan  mempelajari  masalah  dan  memecahkan  masalah, mengatur mata pelajaran lebih dekat dengan kehidupan siswa  (Noviyana & Fitriani, 2018).
Selanjutnya, menguji karakteristik studi dengan mengontrol ukuran sampel. Hal ini  terjadi  karena  uji  heterogenitas  menyatakan  bahwa  seluruh  penelitian  bersifat heterogen. Hasil uji karakteristik studi disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8 . Hasil Uji karakteristik Studi Karakteristik Studi Kategori  N Effect size Test of null Heterogeneity Z p- value Qb Df(Q) p- value Ukuran Sampel ≤30 4  1,466  3,752  0,000  2,869 1 0,090 ≥31 9 0,769 5,954 0,000
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  analisis effect  size untuk  ukuran  sampel  kecil adalah  1,466  yang  termasuk  dalam  klasifikasi  efek  sangat  tinggi,  dan  untuk  ukuran sampel yang besar adalah 0,769 yang termasuk dalam klasifikasi efek sedang. Pada bagian heterogenitas tes menunjukan 𝑄 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sebesar 2,869 dan 𝑄 − 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠 sebesar 3,841,  maka 𝑄 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  <  𝑄 − 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ,  sementara 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,090 > 0,05 . Dengan kata lain, tidak ada perbedaan yang signifikan dalam pengaruh penggunaan RME terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa sehubungan dengan ukuran  sampel.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  yang  dinyatakan  oleh  Ramadhani  et  al. (2021)  bahwa  ukuran  sampel  tidak  dapat  mengubah  pengaruh  RME  terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa. Dikuatkan oleh (Rahmawati, 2023) bahwa  pembelajaran  yang  efektif  adalah  pembelajaran  yang  harus  mampu mengatur/membimbing  siswa  sesuai  dengan  kemampuannya  untuk  mencapai perkembangan  yang  maksimal.  Maka,  salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  guru untuk mengatasi masalah siswa adalah dengan menciptakan lingkungan belajar yang sesuai dengan jumlah siswa di kelas.
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023

## SIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menganalisis  13  studi  primer  tentang  pengaruh  penerapan  RME terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa, ditemukan bahwa effect size dari studi primer yang dianalisis adalah 0,959, tergolong klasifikasi efek tinggi. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan RME dapat memberikan dampak yang tinggi dan  signifikan  terhadap  kemampuan  pemecahan  masalah  matematis  siswa dibandingkan dengan penerapan model konvensional. Berdasarkan karakteristik studi tidak  ada  perbedaan  penerapan  RME  terhadap  kemampuan  pemecahan  masalah matematis siswa dalam kelompok sampel besar maupun kecil, sehingga RME dapat dijadikan  alternatif  yang  dapat  digunakan  dan  diharapkan  untuk  meningkatkan kemampuan memecahkan masalah matematika siswa pada berbagai kelompok ukuran sampel.

## DAFTAR PUSTAKA
Artika,  R.  V.,  Sudrajat,  R.,  &  Wijayanti,  A.  (2019).  Pengaruh  Model  Realistic Mathematics  Education  (RME)  Berbantu  Media  Kertas  Lipat  Terhadap Penanaman Konsep Bangun Datar. Jurnal Ilmiah Sekolah Dasar , 3 (4), 471-48. Febriani, W. D., & Sidik, G. S. (2019). Pengaruh Pembelajaran Realistic Mathematics Education  dan  Direct  Instruction  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah dan Komunikasi Matematis Siswa SD. Jurnal Tunas Bangsa , 6 (2), 152-161. Ja’far,  M.,  Sunardi,  S.,  &  Kristiana,  A.  I.  (2014).  Pengembangan  Perangkat Pembelajaran Berbasis Karakter Konsisten dan Teliti Menggunakan Pendekatan Realistic  Mathematics  Education  (RME)  pada  Bab  Kesebangunan  dan Kekongruenan Bangun Datar Kelas IX SMP. Jurnal Edukasi , 29-35.
Juandi, D., & Tamur, M. (2020). Pengantar Analisis Meta . UPI Press. Mulyati,  A.  (2017).  Pengaruh  Pendekatan  RME  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan Masalah Siswa pada Materi Operasi Hitung Campuran di Kelas IV SD IT Adzkia I Padang. Jurnal Didaktik Matematika , 4 (1), 90-97.
Nopriyanti,  T.  D.,  &  Erlina,  M.  (2019).  Pengaruh  Model  Pembelajaran  Realistic Mathematic  Education  (RME)  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah Matematis  Siswa  SMK  PGRI  2  Palembang. Seminar  Nasional  Pendidikan Program  Pascasarjana  Universitas  PGRI  Palembang, 687-695.  Palembang: Universitas PGRI Palembang.
Noviyana, H., & Fitriani, D. (2018). Pengaruh Model Realistic Mathematics Education (RME) Terhadap Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Siswa Kelas VIII SMP. Seminar  Nasional  Matematika  dan  Pendidikan  Matematika, 386-392. Lampung: UIN Raden Intan Lampung
Puspitasari,  R.  Y.,  &  Airlanda,  G.  S.  (2021).  Meta  analisis  Pengaruh  Pendekatan Pendidikan Matematika Realistik (PMR) Terhadap Hasil Belajar Siswa Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu , 5 (2), 1094-1103.
Putri,  N.  S.  (2022).  Pengaruh  Penerapan  Pendekatan  Pembelajaran  RME  dan  CTL Terhadap  Kemampuan  Komunikasi  Matematis  Siswa:  Review  Sistematik  dan Meta Analisis. Universitas Pendidikan Indonesia.
Putri, N. S., Juandi, D., & Jupri, A. (2022). Pengaruh Model Pembelajaran Kooperatif Tipe  Think-Talk-Write  Terhadap  Kemampuan  Komunikasi  Matematis  Siswa: Studi  Meta  analisis. Jurnal  Cendekia :  Jurnal  Pendidikan  Matematika , 6 (1),
771-785.
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023
Qurohman,  M.  T.  (2017).  Analisis  Perangkat  Pembelajaran  Group  Investigation Berbasis  RME  untuk  Meningkatkan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Materi Kalkulus. Prosiding 2 nd Seminar Nasional IPTEK Terapan (SENIT), 2 (1) , 156- 161.Tegal: Politeknik Harapan Bersama Tegal.
Rahmah,  N.  (2018).  Hakikat  Pendidikan  Matematika. Al-Khwarizmi:  Jurnal Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam , 1 (2), 1-10.
Rahmawati,  A.  (2023). Meta  Analisis:  Pengaruh  Penerapan  Model  Pembelajaran Creative Problem Solvng  (CPS) Terhadap Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis  dan  Kemampuan  Berpikir    Kreatif  Matematis  Siswa .  Universitas Pendidikan Indonesia.
Ramadhani, R., Juandi, D., & Nurlaelah, E. (2021). A Meta-Analysis on The Effect of Inquiry  Learning  Model  on  Students’  Mathematical  Problem-Solving  Skills. Indonesian Journal of Science and Mathematics Education , 4 (3), 302-312.
Rini,  E.  S.,  &  Hidayati,  K.  (2021).  Komparasi  Kemampuan  Pemecahan  Masalah Matematika antara yang Menggunakan dan Tidak Menggunakan Pembelajaran RME. AL THIFL , 1 (1), 25-32.
Rosyada,  T.  A.,  Sari,  Y.,  &  Cahyaningtyas,  A.  P.  (2019).  Pengaruh  Model Pembelajaran Realistic Mathematics Education (RME) Terhadap Kemampuan Pemecahan  Masalah  Matematika  Siswa  Kelas  V. Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Dasar , 6 (2), 116-123.
Saprizal, S. (2019). Pemanfaatan Media Audio Visual Berbasis Realistic Mathematics Education  (RME)  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Siswa  MTsS Raudhatun Najah Langsa. Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Al Qalasadi , 2 (2), 41-49.
Sarbiyono,  S.  (2016).  Penerapan  Pendekatan  Matematika  Realistik  Terhadap Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematis  Siswa. Jurnal  Review Pembelajaran Matematika , 1 (2), 163-173. Sari,  S.  M.  (2019).  Pengaruh  Pendekatan  Realistic  Mathematics  Education  (RME) Dengan  Strategi  Peta  Konsep  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah Matematika Mahasiswa PGMI IAIN Bengkulu. Jurnal Pendidikan Matematika Raflesia , 4 (1), 53-59.
Siregar,  V.  N.,  &  Effendi,  K.  N.  S.  (2018).  Penerapan  Pendekatan  Realistic Mathematics  Education  (RME)  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah Matematis  Siswa  SMA. Prosiding  Sesiomadika , 1 (1a),  245-257.  Karawang: Universitas Singaperbangsa Karawang
Siswanto, R. D. (2020). Korelasi Kemampuan Berpikir Kritis dan Kreatif Matematis dengan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematis  Materi  Bangun  Ruang. Jurnal Pendidikan Matematika , 3 (2), 96-103.
Susanti,  S.,  &  Nurfitriyanti,  M.  (2018).  Pengaruh  Model  Realistic  Mathematic Education  (RME)  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematika. JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika), 3 (2), 115-122. Yudha, O. A., Rosmaiyadi, R., & Nurhayati, N. (2019). Pengaruh Model MEA dengan Pendekatan  RME  Terhadap  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  pada  Materi Perbandingan Kelas VII. Journal of Educational Review and Research , 2 (1), 46- 54.
Zulyadaini.  (2017).  Pengaruh  Model  Pembelajaran  Creative  Problem  Solving Terhadap Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Siswa  di SMA. Jurnal Ilmiah Dikdaya , 7 (1), 83-93.
Accepted : 24 Juni 2023 Juni 2023, Volume 5 No. 2 Hal. 233 - 243
: 02 Juli 2023