## ARTICLE INFO ABSTRACT
Article History Received: 24 Juli 2023 Revised: 25 Agustus 2023 Accepted: 30 September 2023 Available online: 30 September 2023

## Keywords
Supervisi akademik digital, profesionalisme guru, teknologi digital Salah  satu  pendorong  peningkatan  keprofesionalan  guru  adalah  supervisi  akademik berbasis  digital.  Supervisi  akademik  untuk  menggunakan  teknologi  digital  dalam pendidikan secara efektif, bersamaan dengan kompetensi digital, menjadi sentral dan diakui  sebagai  elemen  kunci  untuk  konstruksi  pengetahuan  pedagogis.  Pengujian penelitian ini bertujuan untuk memvalidasi instrumen penelitian yang telah dibuat oleh peneliti untuk mengukur upaya supervisi akademik sekolah menggunakan teknologi digital.  Butir  instrumen  berpondasi  dan  dikembangkan  berdasarkan  teori  yang diusulkan  oleh  Sergiovani  &  Starrat  (1993)  mengenai  supervisi  akademik. Pengumpulan  data  diambil  dari  50  guru  di  sekolah  Jawa  Timur  dan  dianalisis menggunakan  Exploratory  Factor  Analysis  (EFA)  dibantu  software  SPSS  26.  Hasil analisis dihasilkan lima faktor yang terdiri dari model supervisi akademik digital yang berfokus  pada  integrasi  teknologi.  Faktor-faktor  tersebut  adalah:  1)  Asesmen  pra observasi; 2) Observasi; 3) Pemberian solusi; 4) Refleksi; dan 5) Tindak Lanjut. Hasil penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendukung  program  supervisi  sekolah  untuk menggunakan teknologi dalam implementasinya. Instrumen ini juga dapat digunakan untuk  mengukur  perbedaan  sebelum  dan  sesudah  penemuan,  seperti  pembinaan profesional guru di sekolah
One of the drivers for increasing teacher professionalism is digital-based academic supervision. Academic supervision to use digital technologies in education effectively, together  with  digital  competence,  is  central  and  recognized  as  a  key  element  for pedagogical  knowledge  construction.  This  research  test  aims  to  validate  research instruments  that  have  been  created  by  researchers  to  measure  school  academic supervision efforts using digital technology. The instrument items are based on and developed based on the theory proposed by Sergiovani & Starrat (1993) regarding academic  supervision.  Data  collection  was  taken  from  50  teachers  in  East  Java schools and analyzed using Exploratory Factor Analysis (EFA) assisted by SPSS 26 software.  The  results  of  the  analysis  produced  five  factors  consisting  of  a  digital academic  supervision  model  that  focuses  on  technology  integration.  These  factors are:  1)  Pre-observation  assessment;  2)  Observation;  3)  Provision  of  solutions;  4)
Reflection;  and  5)  Follow  Up.  The  results  of  this  study  aim  to  support  school supervision programs to use technology in their implementation. This instrument can also  be  used  to  measure  differences  before  and  after  discovery,  such  as  the professional development of teachers in schools.
This is an open access article under the CC-BY-SA license.
http://journal.uny.ac.id/index.php/jamp
Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan Volume 11, No. 2, September 2023 (43-51)
Online:
Validasi Instrumen Supervisi Akademik Digital dalam Peningkatan Profesionalisme Guru Menggunakan Teknologi Digital
Kamilatun Nisa 1 *, Ahmad Yusuf Sobri 1 , Ali Imron 1 1 Fakultas Ilmu Pendidikan, Universitas Negeri Malang.
Jl. Semarang No.5, Malang, Jawa Timur, Indonesia. * Corresponding Author. Email: nisakamilatun01@gmail.com
How to cite:
Nisa,  K.,  Imron,  A.,  &  Sobri,  A.(2023).  Validasi  instrumen  supervisi  akademik  digital  dalam  peningkatan profesionalisme guru  menggunakan  teknologi  digital. Jurnal  Akuntabilitas  Manajemen  Pendidikan , 11 (2), 43-51. doi: https://doi.org/10.21831/jamp.v11i2.64372

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi digital menawarkan peluang untuk meningkatkan kualitas pendidikan (Krumsvik  et  al.,  2016).  Terdapat  kesepakatan  yang  cukup  besar  mengenai  pentingnya mengintegrasikan teknologi digital ke dalam pengawasan, supervisi dan pembelajaran (Howard et al., 2019; Maderick et al., 2016). Salah satu pendorong peningkatan keprofesionalan guru adalah supervisi akademik berbasis digital. Supervisi akademik untuk menggunakan teknologi digital dalam pendidikan secara efektif, bersamaan dengan kompetensi digital, menjadi sentral dan diakui sebagai elemen kunci untuk  konstruksi  pengetahuan  pedagogis  yang  berguna  untuk  praktik,  sehingga  meningkatkan pembelajaran siswa (Ramírez-Montoya et al., 2017).
Selain  itu,  bukti  penelitian  saat  ini  ada  pendapat  yang  relevan  yang  aktif  di  tingkat  nasional. Kemajuan TIK  bidang  pendidikan telah  menekankan  pentingnya  memahami  dan  mendukung  semua aspek kompetensi digital guru yang beragam. Untuk tujuan ini, bidang pendidikan memperoleh manfaat yang luar bisa yaitu: 1) dapat mengakses informasi serta materi dengan cepat; 2) dapat terjadi kesetaraan untuk  mengakses  informasi-informasi  seperti  yang  dimiliki  oleh  guru  pada  negara  maju;  3)  TIK membantu sistem informasi lembaga pendidikan sehingga proses sistem informasi manajemen sekolah semakin praktis untuk diakses. Pelaksanaan supervisi akademik digital di Nigeria dapat berjalan efektif dan efisien jika dibawah bimbingan supervisor yang mahir TIK, pelaksanaan supervisi akademik digital menjembatani  kesenjangan  komunikasi  antara  supervisor  dan  guru.  Program teacher  training di Universitas Negeri Lowa menyediakan alternatif praktis pengamatan tambahan menggunakan teknologi digital untuk membantu memecahkan masalah yang terkait programnya yang terhubung dengan guru yang ditempatkan jauh dari sekolah serta dapat memenuhi standar akreditasi yang termasuk peningkatan profesional guru secara berkala (Yunus Adebunmi AWODIJI Omotayo Adewale ADEWALE, 2016).
Selanjutnya, versi yang dikembangkan baru-baru ini untuk mendukung guru dalam keseharian mereka  terhadap  dunia  digital  (Viberg  et  al.,  2020)  menyertakan  penilaian  kesiapan  guru  untuk menggunakan  TIK  dalam  mengajar.  Guna  menanggapi  amanah  tersebut  pada  tingkat  sekolah,  kita membutuhkan jaringan rencana holistik dan koheren yang dapat diterapkan secara efektif di sekolah dan yang menargetkan guru sekolah, serta instrumen penelitian yang kuat dan tervalidasi secara teoritis yang  dapat  memberikan  bukti.  Sejalan  dengan  rencana-rencana  tersebut,  artikel  ini  bertujuan  untuk memvalidasi instrumen yang menilai aktivitas supervisi akademik berbasis digital baik oleh supervisor dan kepada guru-guru mereka.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang  didapatkan  langsung  dengan  melakukan penyebaran angket kepada para guru dari SMA/ MA di Jawa Timur yang telah menerapkan supervisi akademik secara digital di sekolahnya. Proses pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui beberapa  tahapan  yakni  peneliti  menyusun  instrumen  sesuai  dengan  variabel  penelitian,  kemudian instrumen  diuji  coba  agar  mendapatkan  instrumen  yang  valid  dan  reliabel.  Kuesioner  menggunakan skala likert 5 poin untuk mengukur pendapat, sikap, dan persepsi seseorang tentang suatu fenomena sosial, dan jawaban dari setiap instrumen yang menggunakan skala likert memiliki gradasi jawaban dari sangat positif sampai sangat negatif yang berupa kata-kata (Sugiyono, 2005). Demografi peserta (usia dan jenis kelamin) juga dimasukkan dalam survei. Survei online didistribusikan di sekolah berlokasi di Jawa  Timur.  Partisipasi  dalam  penelitian  ini  dilakukan  secara  sukarela.  Sekolah  yang  berpartisipasi merupakan  sekolah  yang  telah  melakukan  supervisi  akademik  dengan  penggunaan  teknologi  digital terutama yang masih melaksanakannya setelah masa pandemi lalu.
Item instrumen yang sejalan dengan model penelitian telah diadaptasi dari instrumen standar yang  awalnya  diusulkan  oleh  (Sergiovanni  &  Starratt,  1993)  yang  mana  beberapa  item  telah  sedikit diparafrase agar sesuai dengan konteks spesifik saat ini. Banyak juga artikel yang menginspirasi bagian instrumen  terkait  supervisi  akademik  berbasis online adalah  karya  (Mustabsyiroh  et  al.,  2021)  dan (Prilianti, 2019). Item atau butir instrumen ini mengacu pada visi supervisor tentang peran teknologi dalam  kegiatannya,  pengaruh  yang  dirasakan  guru,  dan  kepercayaan  diri  supervisor  terhadap menggunakan  teknologi.  Dengan  demikian,  butir  instrumen  dalam  kuesioner  mengacu  pada  aspek- aspek terkait kegiatan supervisi akademik dengan integrasi teknologi.
Gender Jenjang Pendidikan Usia Jenis Kelamin N % Pendidikan N % Range N % Perempuan 38 76% Pendidikan Profesi 5 10% 20-25 23 46% Laki-Laki 12 24% Pendidikan Magister 10 20% 26-34 9 18% Total 50 100 Pendidikan Sarjana 32 64% 35-54 15 30% Pendidikan Diploma 3 6% 55-64 3 6% Total 50 100 Total 50 100

## 45 – Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan
Metode statistik utama yang digunakan adalah Analisis Faktor (FA) mengikuti prosedur lima fase: 1) Pengecekan data (yaitu menguji kesesuaian data untuk FA), 2) menentukan ekstraksi faktor (yaitu mempertimbangkan berapa banyak faktor yang dipertahankan), 3) menentukan rotasi faktor (yaitu mempertimbangkan rotasi apa yang akan digunakan), 4) menginterpretasikan dan melabeli faktor, dan 5) menggunakan struktur faktor untuk melakukan analisis reliabilitas (Beavers John W, Lounsbury, Jennifer K, Richards Schuyler W, Huck Gary, J Skolits, 2013). Data dianalisis dengan menggunakan perangkat lunak SPSS 26.0. Respons atau data yang salah diperhitungkan saat menimbang data.
Mengenai pengecekan data, untuk memastikan bahwa ukuran sampel cukup besar untuk mengekstraksi faktor secara andal, kami menggunakan ukuran kecukupan pengambilan sampel Kaiser- Meyer-Okin (KMO); merupakan rasio kuadrat korelasi antar variabel terhadap kuadrat korelasi parsial antar variabel (Field, 2013). Untuk memeriksa korelasi, uji Pearson digunakan yakni Bartlett's Test of Sphericity , yang menguji kasus non-korelasi yang sangat ekstrim (yaitu ketika semua item kuesioner tidak berkorelasi dengan item lainnya) juga digunakan (Hof, 2012). Saat mengekstraksi faktor, kami menggunakan kriteria Kaiser untuk mempertahankan faktor dengan eigenvalues lebih besar dari 1, karena masuk akal untuk mempertahankan hanya faktor dengan eigenvalues besar (Field, 2013). Selain itu, kami membuat grafik eigenvalues menggunakan plot scree dan membandingkan hasilnya dengan kriteria pertama. Mengenai rotasi faktor, kami menggunakan rotasi miring karena kami bertujuan untuk merotasi faktor serta menjaga agar tetap berkorelasi (Field, 2013). Interpretasi hasil melibatkan pemeriksaan item mana yang dapat dikaitkan dengan suatu faktor dan memberi nama atau sub variabel pada faktor tersebut. Idenya adalah untuk secara menyeluruh dan sistematis mengisolasi item dengan muatan tinggi, yaitu di atas 0,7, dalam matriks pola yang dihasilkan dan dalam matriks struktur ((Hair et al., 2010)). Terakhir, peneliti menggunakan Cronbach's alpha untuk mengukur reliabilitas kuesioner. Nilai Cronbach menunjukkan reliabilitas keseluruhan skala (Hinton et al., 2004).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Hasil penelitian disajikan dalam bentuk grafik, tabel, atau deskriptif. Analisis dan interpretasi hasil ini diperlukan sebelum dibahas. Untuk penelitian eksperimen, urutan penyajian hasil disesuaikan dengan hipotesis penelitian, sedangkan untuk penelitian kualitatif disesuaikan dengan pertanyaan penelitian.
Deskripsi responden penelitian yang disajikan berupa penjelasan secara rinci masing-masing hasil analisis deskripsi berdasarkan distribusi frekuensi. Untuk memvalidasi instrumen penelitian ini dilaksanakan di suatu sekolah di Surabaya pada jenjang SMA. Berdasarkan tanggapan responden dengan total responden 50 guru menjawab kuesioner. Responden terbanyak yakni pada perempuan (76%) dan laki-laki (24%). Mayoritas responden yang secara sukarela berpartisipasi dalam uji coba instrumen ini memiliki gelar sarjana (64%) dan gelar master (20%). Sebagian besar responden berada pada usia 20-25 tahun (46%).
Tabel 1. Demografi Responden
Analisis faktor melibatkan hubungan interkorelasi antara item supervisi akademik digital untuk mengidentifikasi dan menghapus variabel yang tidak berkorelasi dengan variabel lain. Ukuran sampel dalam  uji  validitas  penelitian  ini  adalah  50,  yang  lebih  dari  30  responden  yang  direkomendasikan (Kerlinger  et  al.,  2000).  Ukuran  nilai  KMO  yang  sudah  mencukupi  adalah  >0.567,  sedangkan  nilai minimum  KMO  harus  memiliki  nilai  >0.5  yang  artinya  menunjukkan  bahwa  dapat  dilakukan  untuk melanjutkan analisis faktor (Santoso, 2004).

## 1. Fase 1: Pengecekan Data
Analisis korelasi menunjukkan bahwa semua pertanyaan berkorelasi cukup baik satu sama lain dan  tidak  ada  koefisien  korelasi  yang  terlalu  besar.  Hasil  uji  Bartlett’s  sebesar  000.093  dengan signifikansi 0.000. Dengan demikian, persyaratan KMO dan Bartlett Test sudah memenuhi persyaratan dan analisis faktor dapat dilakukan.
2. Fase 2: Ekstraksi Faktor
Tabel  2  menunjukkan eigenvalues yang  terkait  dengan  masing-masing  faktor  sebelum ekstraksi, sesudah ekstraksi, dan sesudah rotasi. Sebelum ekstraksi, peneliti memiliki 36 item dalam data.  Tabel  hanya  menunjukkan  7  faktor  dengan eigenvalues lebih  besar  dari  1.0.  Faktor-faktor  ini secara  bersamaan  menjelaskan  (78.5%)  dari  kumulatif  model  varians  dengan  tujuan  untuk mempertahankan  faktor  yang  menjelaskan  besar  varians  dari  data  (Hof,  2012).  Faktor  pertama menjelaskan (35.8%) dari kumulatif varians dan sisanya menjelaskan beberapa varians kecil. Sebelum rotasi, faktor 1 memiliki persentase varians yang jauh lebih besar daripada 7 faktor yang tersisa (35.8% dibandingkan dengan faktor di bawahnya 15.5%, 8.9%, dan selanjutnya). Setelah rotasi, jumlah total dari squared loadings diantara 2.04 hingga 8.45.
Tabel 2. Total Variance Explained
Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total 1 12.89 35.83 35.83 12.89 35.83 35.83 8.45 2 5.60 15.57 51.40 5.60 15.57 51.40 5.50 3 3.23 8.98 60.39 3.23 8.98 60.39 3.96 4 2.21 6.14 66.53 2.21 6.14 66.53 3.62 5 1.72 4.79 71.32 1.72 4.79 71.32 2.43 6 1.44 4.00 75.33 1.44 4.00 75.33 2.24 7 1.15 3.21 78.54 1.15 3.21 78.54 2.04
Scree  plot (gambar  1)  menunjukkan  nilai initial eigen .  Analisis  plot  ini  melihat titik-titik  di mana  kemiringan  kurva  jelas  terlihat pada sumbu  vertikal  yakni  faktor  1  hingga  faktor  5  dan faktor selanjutnya terlihat mendatar pada sumbu horizontal.
Gambar 1. Scree Plot Factor

## 3. Fase 3: Rotasi Faktor
Pola matriks menampilkan koefisien untuk kombinasi linier item dan faktor. Rotasi Oblimin dilakukan karena faktor-faktor tersebut diharapkan berkorelasi. Hanya item dengan pemuatan faktor di atas 0.75 yang disajikan dalam tabel tersebut (Hair et al, 2014). Hasil ini menunjukkan bahwa 19 item dari instrumen asli (berisi 36 item) dihilangkan. Setelah mengekstraksi faktor menjadi 5 (seperti yang disarankan dari scree plot ), hasil untuk faktor tiga, empat dan lima dengan kurang dari 3 item. Nilai factor  loading juga  menunjukkan  nilai  korelasi  yang  cukup  besar.  Dengan  demikian,  korelasi  ini menunjukkan bahwa konstruk tersebut dapat diukur sehingga secara keseluruhan faktor-faktor tersebut dimasukkan dalam model.
Tabel 3. Pola Matriks Butir Instrumen Faktor 1 2 3 4 5 X1.6 0.788 X1.23 0.763 X1.26 0.758 X1.28 0.879 X1.29 0.851 X1.30 0.862 X1.1 0.756 X1.2 0.870 X1.4 0.909 X1.5 0.856 X1.7 0.788 X1.8 0.807 X1.19 0.752 X1.11 0.813 X1.12 0.818 X1.33 0.862 X1.10 0.753

## 4. Fase 4: Interpretasi dan Penamaan Faktor
Pola matriks berisi informasi tentang kontribusi unik suatu variabel terhadap suatu faktor.

## 47 – Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan
Tabel 4. Penjelasan Faktor yang Teridentifikasi pada Variabel Supervisi Akademik Digital Faktor Sub Variabel Penjelasan 1 Asesmen Pra Observasi Mengidentifikasi aspek-aspek Kebutuhan  guru  yang  menjadi  pokok masalah  dan  memilih  teknik  supervisi yang  tepat  untuk  digunakan  melalui platform online 2 Observasi Mengumpulkan  data  secara  objektif kegiatan  di  kelas  dan google  classroom atau moodle sekolah 3 Pemberian Solusi Menganalisis dan memberi solusi sesuai dengan masalah yang ditemui 4 Refleksi Menelaah kembali masalah dan pemberian motivasi 5 Tindak Lanjut Menelaah keberhasilan dari hasil pelaksanaan  supervisi  Melalui Platform online serta  sebagai  pedoman  untuk program selanjutnya
Tabel 5. Jabaran Indikator Supervisi Akademik Digital yang Telah Diuji EFA

## Asesmen Pra Observasi
Guru mengisi isian Google form Mengenai kebutuhan guru dalam kegiatan mengajar Guru dibantu agar memiliki kemampuan dalam mengembangkan kurikulum Supervisor membuat perencanaan observasi terhadap pelaksanaan KBM yang ada di kelas
Supervisor memberikan motivasi kepada guru untuk meningkatkan pembelajaran yang baik
Supervisor memberikan dukungan atas segala usaha guru dalam meningkatkan pembelajaran yang lebih baik Supervisor memotivasi guru untuk menerapkan gagasan-gagasan baru dalam model pembelajaran dan kurikulum yang kompatibel

## Observasi
Supervisor bertanya mengenai kebutuhan guru dalam kegiatan mengajar dengan suasana harmonis, sejawat, dan kekeluargaan Supervisor meninjau silabus mata pelajaran yang ada Secara Online Supervisor meninjau susunan rancangan pembelajaran yang ada Secara Online Supervisor meninjau strategi dan model pembelajaran yang diterapkan Supervisor mengamati tingkah laku guru dalam pembelajaran yang ada di kelas Supervisor mengamati tingkah laku siswa dalam pembelajaran yang ada di kelas Pemberian Solusi
Guru bersama supervisor membantu penyelesaian masalah secara individual Refleksi Supervisor bertanya perasaan guru yang menjadi objek observasi oleh supervisor Guru ditunjukkan hasil analisis observasi melalui Platform online

## Tindak Lanjut
Supervisor mendorong guru untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi Supervisor menginstruksi guru untuk menilai dirinya sendiri mengenai proses KBM yang ada di kelas

## 5. Fase 5: Uji Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas menunjukkan bahwa nilai cronbach alpha berada diantara nilai (0.87 – 0.92) yang menunjukkan nilai reliabilitas tinggi atau dinyatakan konsisten untuk mengukur subjek yang sama (George & Mallery, 2003).
Factor Jumlah item Nilai Cronbach’s Alpha 1 6 0.921 2 6 0.925 3 1 0.878 4 2 0.889 5 2 0.934

## Pembahasan
Tujuan dari penelitian ini untuk memvalidasi struktur potensial instrumen yang dapat digunakan untuk mengukur supervisi akademik digital guna peingkatan profesionalisme guru pada jenjang SMA. Peneliti  mempertahankan  lima  faktor  yang  mewakili  diantaranya:  1)  Asesmen  pra  observasi;  2) Observasi; 3) Pemberian solusi; 4) Refleksi; dan 5) Tindak Lanjut.
Validitas  penelitian  ini  dapat  meningkatkan  dengan  lebih  banyak  sekolah  dan  guru  dalam penelitian ini. Namun, tidak mudah untuk mendapatkan akses ke sekolah dan meminta bantuan guru untuk menyumbangkan waktu mereka karena kesibukan domestik dan waktu. Sekolah yang dijadikan sampel  mewakili  kota  besar  dan  kota  kecil  dengan  komunitas  sosial  ekonomi  yang  berbeda-beda. Validasi lebih lanjut akan direkomendasikan pada sampel yang lebih besar di sekolah yang menerapkan digitalisasi sekolah (baik lingkup provinsi maupun lebih luas lagi.
Item yang membentuk faktor mewakili kedua kerangka yang merupakan model penelitian yang diusulkan. Secara khusus, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa supervisi akademik digital sangat penting  untuk  dilaksanakan  pada  masa  sekarang  ini.  Supervisi  akademik  tidak  terlepas  dari  bagian proses pendidikan untuk meningkatkan kinerja guru. Supervisi merupakan suatu kegiatan bimbingan yang terkonsep guna menolong pendidik serta pegawai sekolah lainnya untuk melaksanakan pekerjaan secara efektif (Purwanto, 2000).
Aktivitas  supervisi  akademik  untuk  masing-masing  satuan  pendidikan  secara  online kemungkinan pelaksanaannya hampir sama yaitu melakukan wawancara dengan menggunakan media online, pada dasarnya kepala sebagai supervisor telah menyiapkan materi atau instrumen penilaian dan program khusus untuk memberikan bimbingan supervisi akademik kepada guru dan staf lainnya terlebih dahulu. Instrumen supervisi akademik digital masih sama, hanya saja dalam pelaksanaannya dilakukan dengan pemanfaatan teknologi digital.
Terdapat  lima  konstruksi  kunci  dari  supervisi  akademik  diigital  ini  yang  menentukan  kriteria langkah-langkah supervisi dengan teknologi digital yakni asesmen awal, observasi, hasil analisis setelah observasi,  refleksi,  dan  tindak  lanjut  yang  mana  penting  untuk  menilai  kesiapan  sekolah  untuk menggunakan  teknologi  digital  dalam  pendidikan,  sebagai  bagian  penting  dari  kompetensi  digital mereka.
Misalnya, 6 item yang mengungkap aspek-aspek kebutuhan guru yang menjadi pokok masalah merupakan dari faktor atau sub variabel “Asesmen Pra Observasi” dengan contoh pernyataannya adalah “Guru mengisi isian Google form Mengenai kebutuhan guru dalam kegiatan mengajar”, “Guru dibantu agar  memiliki  kemampuan  dalam  mengembangkan  kurikulum”,  “Supervisor  membuat  perencanaan observasi terhadap pelaksanaan KBM yang ada di kelas”, “Supervisor memberikan motivasi kepada guru  untuk  meningkatkan  pembelajaran  yang  baik”,  “Supervisor  memberikan  dukungan  atas  segala usaha guru dalam meningkatkan pembelajaran yang lebih baik”, “Supervisor memotivasi guru untuk menerapkan gagasan-gagasan baru dalam model pembelajaran dan kurikulum yang kompatibel”.
Faktor kedua terdiri dari 6 item yang menyangkut kegiatan pengamatan supervisor dengan contoh pernyataannya adalah “Supervisor bertanya mengenai kebutuhan guru dalam kegiatan mengajar dengan suasana harmonis, sejawat, dan kekeluargaan”, “Supervisor meninjau silabus mata pelajaran yang ada Secara Online”,  “ Supervisor  meninjau  susunan  rancangan  pembelajaran  yang  ada  Secara Online”, “ Supervisor  meninjau  strategi  dan  model  pembelajaran  yang  diterapkan”,  “Supervisor  mengamati tingkah laku guru dalam pembelajaran yang ada di kelas”, “Supervisor mengamati tingkah laku siswa dalam pembelajaran yang ada di kelas”.
Faktor  ketiga  terdiri  dari  satu  item  mengenai  memberi  solusi  sesuai  dengan  masalah  yang ditemui.  Faktor  keempat  dan  kelima  terdiri  dari  dua  item  terkait  menelaah  kembali  masalah  dan

## 49 – Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Semua Faktor
pemberian tindak lanjut misalnya dengan pernyataan “Supervisor bertanya perasaan guru yang menjadi objek  observasi  oleh  supervisor”,  “Supervisor  menginstruksi  guru  untuk  menilai  dirinya  sendiri mengenai  proses  KBM  yang  ada  di  kelas”,  dan  “Supervisor  mendorong  guru  untuk  melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi”.
Ketika ingin mengetahui supervisi akademik digital, pengetahuan supervisi akademik konvensial perlu  dipahami  dan  dimaknai,  karena  yang  membedakan  hanyalah  dalam  pelaksanaannya  yang memanfaatkan  teknologi  digital  (Ma’ayis  &  Haq,  2022).  Pemanfaatan  teknologi  untuk  pelaksanaan supervisi  akademik  dengan  memanfaatkan  fitur online  meeting yang  bisa  diakses  secara  gratis  oleh semua  orang  dengan  penggunaannya  yang  mudah,  menjadi inovasi tepat  untuk  menjangkau  sekolah yang lebih banyak lagi untuk dilakukan supervisi guna peningkatan mutu pendidik. Hal ini diperkuat hasil  studinya  bahwa  model  supervisi  virtual  seperti  ini  dapat  mengatasi  permasalahan  kurangnya kontribusi  guru,  keterbatasan  waktu  dan  sumber  daya  serta  dapat  meningkatkan  kemampuan pemanfaatan TIK para guru.
Sebagai contoh dalam implementasinya, pengetahuan supervisor tentang integrasi teknologi ke dalam praktik pengawasan mereka sangat penting untuk kemampuan mereka untuk berhasil sepenuhnya mengubah  praktik  pengawasan  yang  ditargetkan  (yaitu,  untuk  meningkatkan  pembelajaran  guru  dan kreativitas guru). Hal ini penting karena integrasi memerlukan beberapa faktor dinamis, seperti praktik yang  efektif,  aspek  teknologi  dari  alat  baru,  potensi  untuk  mengubah  pembelajaran,  serta memungkinkan bentuk praktik belajar mengajar yang baru (Howard et al. 2019).
Selain  itu,  perilaku  guru  sehubungan  dengan  integrasi  TIK  dalam  supervisi juga  menentukan. Misalnya,  jika  seorang  guru  berencana  untuk  secara  efektif  mengadaptasi  beberapa  teknologi  baru (misalnya, perangkat lunak untuk belajar matematika atau pembelajaran bahasa) dalam pengajarannya, dia tidak  hanya  perlu  menunjukkan  bagaimana  menggunakannya  kepada  siswa satu  kali, tetapi juga menggunakannya  secara  proaktif,  dan  terus  menerus  di  ruang  kelas  meskipun  bukanlah  jadwal kunjungan supervisor.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  telah  mengeksplorasi  bagaimana  konstruk  supervisi  akademik  digital  dapat dijelaskan  berdasarkan  analisis  faktor  dalam  memodelkan  atribut  supervisi  akademik  digital  yang didukung  oleh  uji  validitas  dan  reliabilitas.  Evaluasi  tingkat  digitalisasi  sekolah memerlukan  ukuran objektif  mengenai  upaya  kepala  sekolah,  misalnya  bagaimana  kegiatan  asesmen  dan  pengamatan berinteraksi dengan perangkat TIK, atau seberapa banyak mereka menggunakan perangkat TIK dalam aktivitasnya. Keterbatasan penelitian ini berkaitan dengan fakta bahwa jumlah peserta atau responden hanya berada pada satu daerah saja.  Dengan demikian, upaya penelitian di masa depan harus diarahkan pada pengujian dan validasi lebih lanjut menggunakan sampel guru yang lebih besar dalam berbagai konteks dan budaya.
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  rekomendasi  yang  dapat  membantu  penelitian  selanjutnya. Berdasarkan deskripsi responden penelitian, jenis kelamin perempuan mendominasi sampel yang mana akan membiaskan hasil penelitian. Dengan demikian, disarankan untuk dilakukan studi lebih lanjut dan mempertimbangkan  responden  baik  dari  sektor  publik  maupun  swasta,  jenis  kelamin,  dan  tingkat pendidikan.
Selain  itu,  penelitian  ini  merekomendasikan  untuk  mengeksplorasi  lebih  banyak  item  khusus yang dapat menjelaskan konstruk supervisi akademik digital dan memasukkannya ke dalam penelitian. Dengan ukuran sampel yang besar, uji EFA dapat menghasilkan lebih banyak faktor dengan pemuatan faktor yang baik dan memungkinkan untuk mendapatkan item yang menjadi butir instrumen penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Beavers  John  W  Lounsbury  Jennifer  K  Richards  Schuyler  W  Huck  Gary  J  Skolits,  A.  S.  (2013). Practical  Considerations  for  Using  Exploratory  Factor  Analysis  in  Educational  Research. Practical Assessment, Research, and Evaluation , 18 (6). https://doi.org/10.7275/qv2q-rk76 Field, A. (2013). Discovering Statistics Using SPSS (4th ed.). SAGE Publications.
51 – Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson.
Hinton, P., Brownlow, C., McMurray, I., & Cozens, B. (2004). SPSS Explained . Routledge. Hof, M. (2012). Questionnaire Evaluation with Factor Analysis and Cronbach’s Alpha An Example . Howard, S. K., Thompson, K., Yang, J., & Ma, J. (2019). Working the system: Development of a system model of technology integration to inform learning task design. British Journal of Educational Technology , 50 (1), 326–341. https://doi.org/10.1111/bjet.12560
Kerlinger, Fred N, & Howard B. Lee. (2000). Foundations of Behavioral Research (4th ed.). Harcourt Inc.
Krumsvik, R. J., Jones, L. Ø., Øfstegaard, M., & Eikeland, O. J. (2016). Upper Secondary School Teachers’ Digital Competence: Analysed by Demographic, Personal and Professional Characteristics. Nordic
Journal of Digital Literacy , 11 (3), 143–164.
https://doi.org/10.18261/issn.1891-943x-2016-03-02
Maderick, J. A., Zhang, S., Hartley, K., & Marchand, G. (2016). Preservice Teachers and Self- Assessing Digital Competence. Journal of Educational Computing Research , 54 (3), 326–351. https://doi.org/10.1177/0735633115620432
Mustabsyiroh, N., Prestiadi, D., & Imron, A. (2021). Implementation of Virtual Academic Supervision as an Effort to Increase Teacher Competence in The Covid-19 Pandemic .
Prilianti, R. (2019). Model Supervisi Akademik Berbantuan Elektronik bagi Pengawas Madrasah di Provinsi Jawa Tengah. Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana UNNES .
Ramírez-Montoya, M.-S., Mena, J., & Rodríguez-Arroyo, J. A. (2017). In-service teachers’ self- perceptions of digital competence and OER use as determined by a xMOOC training course. Computers in Human Behavior , 77 , 356–364. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.09.010 Santoso, S. (2004). Mengatasi Berbagai Masalah statistic Multivariat . PT.Elex Media Komputindo. Sergiovanni, T. J., & Starratt, R. J. (1993). Supervision a Redefinition . Mcgraw-Hill Inc. Sugiyono. (2005). Statistika untuk Penelitian . Alfabeta. Viberg, O., Mavroudi, A., Khalil, M., & Bälter, O. (2020). Validating an Instrument to Measure Teachers’Preparedness to Use Digital Technology in their Teaching. Nordic Journal of Digital Literacy , 15 (1), 38–54. https://doi.org/10.18261/issn.1891-943x-2020-01-04 Yunus Adebunmi AWODIJI Omotayo Adewale ADEWALE, F. (2016). E-SUPERVISION OF

## STUDENTS’ RESEARCH WRITING IN NIGERIAN OPEN AND DISTANCE EDUCATIONAL
INSTITUTIONS: CHALLENGES AND PROSPECTS .