INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 13620-13629 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisa Peran Guru Penggerak di Dinas Pendidikan Minahasa
Berbasis Web Menggunakan Text Mining
Laura Rebeca Mandas 1 ✉ , Quido C. Kainde 2 , Vivi P. Rantung 3
Universitas Negeri Manado
Email: 20210033@unima.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Peran Guru Penggerak diharapkan dapat memberikan dampak yang signifikan terhadap peningkatan kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini dilakukan karena Guru Penggerak adalah kunci dalam meningkatkan mutu pendidikan di Dinas Pendidikan Minahasa. Sehingga dibuat  sistem analis peran guru  penggerak  untuk  mengetahui  sejauh  mana  peran  guru  penggerak  dalam  pendidikan.  Dalam penelitian ini menggunakan metode prototype dan memperoleh hasil analisis yang peneliti lakukan pada 11 sampel yaitu 7 guru penggerak yang telah melakukan perannya dengan baik serta ad 4 guru penggerak yang belum melakukan perannya secara optimal. Berdasarkan hasil tersebut sistem analisis peran guru penggerak ini telah berhasil memenuhi kebutuhan fungsional pengguna dengan baik dan pada pengujian confusion matrix menunjukkan bahwa sistem memiliki kinerja yang baik dengan akurasi sekitar 72.73%, presisi sekitar 71.43%, recall sekitar 83.33%, dan F1-score sekitar 76.86%.
Kata Kunci: Naïve Bayes, Peran Guru Penggerak, Text Mining

## Abstract
The role of the Mobilizing Teacher is expected to have a significant impact on improving the quality of education  in  Indonesia.  This  research  was  conducted  because  Mobilizing  Teachers  are  the  key  to improving the quality of education at the Minahasa Education Service. So a system for analyzing the role of driving teachers was created to find out the extent of the role of driving teachers in education. In  this  research,  we  used  the  prototype  method  and  obtained  the  results  of  the  analysis  that  the researchers carried out on 11 samples, namely 7 driving teachers who had carried out their roles well and 4 driving teachers who had not carried out their roles optimally. Based on these results, the driving teacher  role  analysis  system  has  succeeded  in  meeting  the  functional  needs  of  users  well  and  the confusion matrix test shows that the system has good performance with an accuracy of around 72.73%, precision around 71.43%, recall around 83.33%, and an F1-score around 76.86%.
Keywords: Naïve Bayes, The Role of Driving Teachers, Text Mining

## PENDAHULUAN
Tujuan  pendidikan  adalah  merancang  lingkungan  dan  metode  pengajaran  yang memungkinkan  siswa  untuk  menyadari  potensi  mereka  sepenuhnya.  Undang-Undang Sistem Pendidikan Nasional (SISDIKNAS) Nomor 20 Tahun 2003 mempertimbangkan hal yang menekankan pentingnya keterampilan, kecerdasan, moralitas, pengendalian diri, dan spiritualitas dalam proses pendidikan. Dalam konteks pendidikan, Selain sebagai pengelola pembelajaran,  fasilitator,  dan  motivator,  guru  juga  berperan  sebagai  demonstran, pembimbing,  dan  penilai.  Pemerintah  Indonesia  meluncurkan  program  Guru  Penggerak untuk  meningkatkan  kualitas  pendidik  dan  mewujudkan  gagasan  “kebebasan  belajar”. Tujuan  program  ini  adalah  untuk  menumbuhkan  pendidik  yang  dapat  menggunakan pembelajaran  yang  berpusat  pada  siswa  dan  membantu  siswa  dalam  memperoleh kemampuan berpikir kritis dan kreatif. Program ini telah diterapkan di berbagai daerah, termasuk di Dinas Pendidikan Minahasa.
Dalam wawancara yang peneliti lakukan dengan Kepala Bidang Ketenagaan di Dinas Pendidikan Minahasa, diketahui bahwa mereka kesulitan dalam mengetahui apa saja tugas yang sudah dikerjakan atau praktik baik guru penggerak. Pada penelitian sebelumnya, untuk mengetahui  peran  atau  praktik  baik  guru  penggerak,  masih  menggunakan  metode wawancara observasi langsung kepada 6 guru penggerak di Kabupaten Bogor. Penelitian ini  bertujuan  menganalisis  peran  Guru  Penggerak  di  Dinas  Pendidikan  Minahasa menggunakan  metode  t ext  mining  berbasis  web  dengan  algoritma  Naïve  Bayes.  Hasil penelitian  ini  diharapkan  memberikan  wawasan  tentang  efektivitas  program  Guru
Penggerak dan sejauh mana guru penggerak melakukan peran atau praktik baiknya dalam pendidikan.
Penelitian  ini  penting  untuk  mengidentifikasi  sejauh  mana  praktik  baik  dari  Guru Penggerak dalam pendidikan, serta memberikan masukan bagi pengambil kebijakan dalam meningkatkan program Guru Penggerak. Penelitian ini didasarkan pada teori peran guru dalam pendidikan dan penerapan metode prototype serta penggunaan sistem text mining dan algoritma naive bayes dalam analisis data berdasarkan praktik baik yang dilakukan guru penggerak.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  Prototype.  Model  Prototipe membedakan  dua  fungsi  eksplorasi  dan  berfungsi  sebagai  prediktor  gambar  yang  akan dihasilkan di masa depan dan demontrasi peneliti. Pada gambar dibawah ini merupakan tahapan penelitian metode prototype.
Berikut merupakan penjelasan tentang tahapan metode Prototype:

## 1. Pengumpulan Kebutuhan

## Gambar 1. Tahapan Metode Prototype
Tahap  model  dimulai  dengan  pemeriksaan  kebutuhan.  Pada  tahap  ini  prasyarat kerangka dicirikan secara mendalam. Secara bersamaan, klien dan kelompok peningkatan akan bertemu untuk membicarakan kerangka kerja yang dibutuhkan Dinas.

## 2. Membangun Prototype
Setelah rencana tersebut segera didukung, tahap selanjutnya adalah perbaikan model asli yang akan digunakan sebagai sumber perspektif peneliti untuk membuat proyek atau aplikasi.

## 3. Evaluasi Prototype
Dimana peneliti akan menunjukkan hasil penilaian kepada Dinas apakah sudah sesuai, jika sudah sesuai maka akan terus dilakukan dan informasi akan dikumpulkan. Namun jika tidak sesuai maka model akan dimodifikasi atau dibuat ulang dengan mengulang cara dari sebelumnya.

## 4. Mengkodekan Sistem
Dalam  tahap  ini  merupakan  tahap  mengkodekan  sistem  dengan  menggunakan bahasa pemrograman untuk pembuatan sistem Text Mining dengan algoritma naïve bayes.

## 5. Pengujian Sistem
Saat  sistem  disiapkan,  harus  lulus  pengujian.  untuk  menguji  hasil  pengelompokan dengan  memperkirakan  nilai  realitas  dari  kerangka  kerja.  Mengukur  Kinerja  Klasifikasi dengan Confusion Matrix.

## 6. Evaluasi Sistem
Klien menilai terlepas dari apakah produk tersebut sesuai dengan yang diharapkan secara umum. Jika memang, lakukan tahapan berikut. Jika tidak, ulangi tahap pengkodean kerangka kerja dan pengujian kerangka kerja.

## 7. Menggunakan Sistem
Hasil pemrograman yang sudah dievaluasi dan disetujui oleh klien telah siap untuk digunakan. Seperti sistem Text Mining yang dicoba dan diakui serta siap digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  studi  literatur,  observasi,  dan wawancara dengan pihak Dinas Pendidikan Minahasa. Informasi yang diperoleh mencakup program Guru Penggerak, dengan dataset berisi 500 entri dari dua angkatan yang telah lulus, yaitu angkatan pertama dan keempat.
2. Preprocessing Data dengan Text Mining
Data teks yang diinput oleh guru penggerak diproses melalui beberapa tahap:
a. Case Folding: Mengubah semua teks menjadi huruf kecil.
b. Tokenizing: Memecah teks menjadi kata-kata individual.
c. Stemming: Mengurangi kata ke bentuk dasarnya.
d. Stop  Word  Removal:  Menghapus  kata-kata  umum  yang  tidak  membawa  makna penting dalam analisis.
3. Vektorisasi : Pada tahap vektorisasi data yang berupa teks dan telah diproses diubah menjadi  vektor  numerik  menggunakan  teknik  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse Document Frequency).

## 4. Pelatihan Model Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  dilatih  menggunakan  data  yang  telah  diproses  untuk mengklasifikasikan  teks  pengalaman  praktik  baik  guru  penggerak.  Model  dilatih  untuk mengidentifikasi  apakah  seorang  guru  telah  melaksanakan  perannya  dengan  baik  atau belum  melakukan  perannya  secara  optimal.  Untuk  implementasi  model  algoritma  naive bayesnya dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Implementasi Kode Algoritma Naive Bayes

## 5. Evaluasi Kinerja Model
Pada hasil analisis yang dilakukan pada 11 sampel menunjukkan bahwa ada 7 guru penggerak yang melakukan peran dengan baik dan ada 4  guru  penggerak yang belum melakukan perannya secara optimal. Pada tabel 1 dibawah ini merupakan hasil perhitungan Kinerja Model Naive Bayes.
Tabel 1. Kinerja Model Naive Bayes Metrik Nilai Akurasi 72.7% Presisi 71.4% Recall 83.3% F1-Score 77%

## 6. Implementasi Antarnuka Sistem
a. Halaman Welcome
Pada  Gambar  3  adalah  Pada  Gambar  4.14  merupakan  halaman  welcome  untuk menyambut pengguna sebelum memulai sistem.

## Gambar 3. Halaman Welcome

## b. Halaman Login
Pada Gambar 4 merupakan halaman login sebelum masuk pada sistem analisis peran guru  penggerak.  Dalam  halaman  login  terdapat  proses  masuk  dengan  mengisi  nama pengguna dan kata sandi dengan benar dan akan masuk pada halaman dashboard.
Gambar 4. Halaman Login

## c. Halaman Dashboard
Pada Gambar 5 dan Gambar 6 merupakan tampilan  dashboard yang menampilkan menu analisis, hasil analisis dan informasi penting lainnya.

## Gambar 5. Halaman Dashboard 1

## Gambar 6. Halaman Dashboard 2

## d. Halaman Analisis
Pada gambar 7 ada halaman analisis ini merupakan halaman yang menerapkan proses analisis text mining menggunakan algoritma naïve bayes. Pada halaman ini berisi forum bagi pengguna untuk mengupload file csv dari guru penggerak dengan data berupa nama,
nip, asal sekolah dan cerita pengalaman praktik baik sebagai guru penggerak. Setelah data diisi maka hasil analisis akan keluar dan kemudian data yang diinput dan hasil analisis akan tersimpan pada database.
Gambar 7. Halaman Analisis
e. Halaman Hasil Analisis
Dalam Gambar 8  merupakan tampilan halaman hasil analisis yang memuat  semua data yang diinput berupa nama, nip, asal sekolah dan cerita pengalaman praktik baik guru penggerak dan hasil analisis pada halaman analisis dalam bentuk tabel.

## Gambar 8. Halaman Hasil Analisis

## SIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  sistem  klasifikasi  peran  Guru  Penggerak menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  akurasi  72.7%.  Sistem  ini  memajukan bidang evaluasi pendidikan dengan menyediakan alat bantu berbasis teks yang efektif untuk mengidentifikasi dan menilai peran guru penggerak. Hasil penelitian menunjukkan
bahwa  metode  text  mining  yang  digunakan  dapat  secara  akurat  mengklasifikasikan pengalaman  praktik  baik  guru.  Aplikasi  sistem  ini  berpotensi  digunakan  oleh  dinas pendidikan untuk meningkatkan  kualitas program  guru penggerak. Penelitian di masa mendatang disarankan untuk memperluas dataset dan mengintegrasikan algoritma yang lebih canggih untuk meningkatkan performa klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariyanti,  D.,  &  Iswardani,  K.  (n.d.). Teks  Mining  untuk  Klasifikasi  Keluhan  Masyarakat Menggunakan Algoritma Naive Bayes.
CHRISTIAN  P.  UMBOH,  F.  D.  J.  L.  N.  N.  P.  (2023).  EFEKTIVITAS  PROGRAM  GURU PENGGERAK KEMENTERIAN PENDIDIKAN KEBUDAYAAN RISET DAN TEKNOLOGIDI SMP NEGERI 3 TUMPAAN. Jurnal Administrasi Publik.
Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional. Jurnal TEKNO KOMPAK, 15(1). Faiz,  A.  (2022).  PROGRAM  GURU  PENGGERAK  SEBAGAI  SUMBER  BELAJAR.  In Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran (Vol. 14, Issue 1).
Febriani, S., Maksum Hidayat, M., Kunci-Analisis, K., Latar Belakang, K., & Bayes Classifier, N.  (2020).  Analisis  Kelayakan  Latar  Belakang  Proposal  Penelitian  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classification  Feasibility  Analysis  of  Background  Research Proposa ls Using the Naïve Bayes Classification Method. Julyxxxx, x, No.x, 1 – 5.
Harefa, M. M., Prasetyo, Y., Purnamatati, M., Qodriani, B., & Hidayat, O. S. (2023). Praktik Baik  (Best  Practice)  Implementasi  Kurikulum  Merdeka  dalam  Program  Guru Penggerak. Jurnal Elementaria Edukasia, 6(1).
Mansyur, A. R., & Bunyamin, A. (2022). Wawasan kepemimpinan guru (teacher leadership) dan konsep guru penggerak. Education and Learning Journal, 2(2), 101 – 109.
Niar, Y., Komariah, K., Surip, A., Saputra, R., & Ali, I. (2020). Implementasi Algoritma Naïve Bayes  Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang  Rotan. KOPERTIP:  Scientific  Journal  of Informatics Management and Computer, 4(1), 28 – 34.
Ningrum, A. R., & Suryani, Y. (2022). Peran Guru Penggerak dalam Kurikulum Merdeka Belajar. AR-RIAYAH : Jurnal Pendidikan Dasar,
6(2), 219.
https://doi.org/10.29240/jpd.v6i2.5432
Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix  Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada  Twitter. J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komputer Dan Informatika), 5(2), 697 – 711.
Tri Jaka, A. H. (n.d.). Preprocessing Text untuk Meminimalisir Kata yang Tidak Berarti dalam Proses Text Mining.