Abstract
[English]: This study aims to determine the differences in students' functional thinking ability in terms of Kolb learning style. This causal-comparative study involved 137 students selected randomly from a total of 214 grade 8 students at MTs 3 Mataram in Lombok, Indonesia. Three types of tasks, two with linear patterns and one with non-linear pattern problems, comprise the research instrument for data collection. Each task includes 4 questions, covering near generalization, far generalization, formal generalization, and inverse determination indicators. Kolb learning style data were obtained from Kolb learning style inventory (KLSI) which consists of 12 statements. Descriptive analysis, statistical assumptions testing, and ANOVA are implemented to analyze the data. As results, descriptive analysis of Kolb learning styles reveals that there are 29.93% of students with a divergent learning style, 24.82% with a convergent learning style, 17.52% with an assimilator learning style, and 27.74% with an accommodator learning style. On a scale of 0-100, the average of students' functional thinking is 67.90. Meanwhile, the average functional thinking of students with divergent, convergent, assimilator, and accommodator learning styles is 73, 64.5, 69.9, and 64.2, consecutively. The ANOVA outcomes show that the F test value is 10.297 with a significance degree of 0.0, which means that students' functional thinking varies significantly based on divergent, convergent, assimilator, and accommodator learning styles. Furthermore, students with divergent learning styles achieved the highest mean score (r = 73) compared to those with the other learning styles. This result is further supported by the post-Hoc analysis, which shows that the students with divergent learning styles exhibit a significant mean difference in functional thinking ability compared to other groups. In general, the findings of this study can serve as a reference for determining mathematics learning strategies based on students' learning styles.
[Bahasa]: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan kemampuan berpikir fungsional siswa ditinjau dari gaya belajar Kolb. Penelitian kausal-komparatif ini melibatkan 137 siswa yang dipilih secara acak dari 214 siswa kelas 8 MTs 3 Mataram di Lombok, Indonesia. Instrumen penelitian untuk pengumpulan data berpikir fungsional siswa menggunakan 3 jenis tugas yang memuat 2 tugas pola linier dan 1 tugas pola non-linier. Masing-masing tugas terdiri dari 4 item pertanyaan yang memuat indikator generalisasi dekat, generalisasi jauh, generalisasi formal, dan penentuan inverse. Data gaya belajar Kolb siswa diperoleh dari Kolb learning style inventory (KLSI) yang terdiri dari 12 item pernyataan. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif, uji prasyarat, dan ANOVA. Hasil analisis deskriptif terhadap gaya belajar Kolb menunjukkan bahwa terdapat 29.93% siswa dengan gaya belajar divergen, 24.82% siswa dengan gaya belajar konvergen, 17.52% siswa dengan gaya belajar asimilator, dan 27.74% siswa dengan gaya belajar akomodator. Pada rentang skala 0-100, rata-rata kemampuan berpikir fungsional siswa yaitu 67.90. Adapun untuk sebaran gaya belajar, rata-rata kemampuan berpikir fungsional siswa dengan gaya belajar divergen, konvergen, assimilator, dan akomodator secara berturut-turut adalah 73, 64.5, 69.9, dan 64.2. Hasil ANOVA menunjukkan nilai uji F sebesar 10.297 dengan signifikansi 0.0, yang berarti bahwa kemampuan berpikir fungsional siswa berdasarkan masing-masing gaya belajar tersebut memiliki perbedaan yang signifikan. Selain itu, kemampuan berpikir fungsional siswa dengan gaya belajar divergen memperoleh rata-rata skor (r = 73) paling tinggi dibandingkan siswa dengan gaya belajar yang lain. Hasil analisis post-Hock juga memperlihatkan bahwa siswa dengan gaya belajar divergen memiliki perbedaan rata-rata kemampuan berpikir fungsional yang signifikan dari siswa dengan gaya belajar lainnya. Secara umum, temuan penelitian ini dapat menjadi acuan dalam menentukan strategi pembelajaran matematika berdasarkan gaya belajar siswa.
