## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  needs  of  students  of  the  Arabic  Language  Education  Study  Program, Faculty  of  Language  and Arts,  State  University  of  Jakarta  to  develop  a  learning  model  for  Arabic  writing skills  that  is  integrated  with  data  science.  The  research  was  conducted  in  June  2022  at  Jakarta  State University's  Arabic  Language  Education  Study  Program.  The  study  sample  consisted  of  30  students.  The data  collection  technique  used  in  this  needs  analysis  is  a  survey  technique.  A questionnaire  was  used  as  a research  tool,  which  was  compiled  and  distributed  via  the  Google  form  platform.  The  data  analysis technique  used  is  descriptive  statistical  analysis.  Based  on  the  results  of  the  validity  and  reliability  test,  it was determined that the questionnaire used for data collection had valid and reliable items. According to the results of the survey, 87% of students said that current Arabic writing skills need to be integrated into a data science.
Keywords: needs; data science; writing skill

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kebutuhan  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa Arab  Fakultas  Bahasa  dan  Seni  Universitas  Negeri  Jakarta  pengembangan  model  pembelajaran keterampilan  menulis  Bahasa  Arab  yang  terintegrasi  dengan  data science .  Penelitian  dilakukan  di Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Arab  Universitas  Negeri  Jakarta  pada  bulan  Juni  2022.  Sampel penelitiannya  adalah  30  mahasiswa.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian analisis  kebutuhan  ini  adalah  teknik  survei.  Instrumen  penelitian  yang  digunakan  adalah  lembar kuesioner  yang  disusun  dan  disebarkan  melalui  platform Google  Form .  Teknik  analisis  data  yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif. Berdasarkan hasil uji validitas dan reliabilitas dinyatakan bahwa  kuesioner  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  memiliki  item-item  yang  valid  dan reliabel. Berdasarkan hasil kuesioner yang diperoleh 87% mahasiswa menyatakan bahwa keterampilan menulis Bahasa Arab saat ini perlu diintegrasikan dengan data science .
Kata Kunci: kebutuhan, data science , keterampilan menulis

## PENDAHULUAN
Pengajaran  keterampilan  bahasa  asing  saat  ini  perlu  bergerak  maju  mengimbangi  kemajuan teknologi informasi. Keterampilan bahasa saat ini tidak cukup sekadar baca dan tulis melainkan perlu diintegrasikan  dengan  keterampilan  abad  21  (Erdo ğ an,  2019).  Keterampilan  abad  21  yang  sangat dibutuhkan pada era digital native saat ini adalah keterampilan terkait informasi, media dan teknologi. Hasil  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  81,4%  mahasiswa  membutuhkan  keterampilan  di
Jurnal Eduscience (JES)
Volume 9, No.3
Desember, Tahun 2022
Submit : 24 Juli 2022
Accepted : 15 November 2022

## ANALISIS KEBUTUHAN PENGEMBANGAN MODEL PEMBELAJARAN KETERAMPILAN MENULIS BAHASA ARAB BERBASIS DATA SCIENCE
IHWAN RAHMAN BAHTIAR 1 , SAMSI SETIADI 2 , MUHAMMAD KAMAL BIN ABDUL HAKIM 3
1,2,3 Program Studi Pendidikan Bahasa Arab, FBS, Universitas Negeri
Jakarta
ihwanrb@unj.ac.id , syamsi.setiadi@unj.ac.id, m.kamal.ah@unj.ac.id Kontak: 08975633600
bidang teknologi informasi dan media. Menurut mereka, keterampilan di bidang teknologi informasi dan media merupakan modal penting untuk bersaing di dunia kerja (Bahtiar dkk., 2021).
Salah satu kemajuan di bidang teknologi informasi yang sedang hangat diperbincangkan saat ini adalah data  science .  Ilmu  data  ( data  science )  adalah  bidang  penelitian  baru  yang  berfokus  pada penggalian pengetahuan dan nilai dari data. Ilmu adalah bidang interdisipliner yang mengintegrasikan pengetahuan dan metode dari ilmu komputer, matematika dan statistik, dan pengetahuan domain data (Mike, 2020). Masifnya pertumbuhan ketersediaan data saat ini memerlukan sistem komputerisasi untuk mengolahnya menjadi pengetahuan baru yang bermanfaat (Berman et al., 2018). Data yang berlimpah di  internet  jika  tidak  diolah  dengan  pendekatan  ilmu  data  akan  menjadi  sampah  data  yang  tidak bermanfaat (Suntoro, 2019).
Bagian dari data science yang berkaitan erat dengan bahasa adalah data mining dan text mining . Definisi data  mining sendiri  merupakan  proses  ekstraksi  suatu  menjadi  informasi  atau  pengetahuan maupun  pola  dari  data  yang  jumlahnya  besar  (Witten  H  dkk.,  2011).  Sedangkan  text  mining  adalah proses  mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dan  berkualitas tinggi  dari  teks  dengan  merancang  pola dan tren (Kumar dan Paul, 2016). Meskipun keduanya merupakan kegiatan ekstraksi informasi tetapi masing-masing  memiliki  batasan  yang  berbeda. data  mining mengambil  sumber  dari  data  terstruktur yang berasal dari database. Sementara itu, text mining mengambil dari data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur seperti email, dokumen teks lengkap, file HTML, dan lainnya (Thabtah dkk., 2012).
Baik data  mining maupun text  mining keduanya  bidang  ilmu  yang  sangat  potensial  untuk diintegrasikan  dalam  keterampilan  menulis  bahasa  Arab  ( kitabah ).  Data  mining  dan  text  mining merupakan prosedur penggalian informasi, sedangkan menulis adalah proses menyampaikan informasi kepada  orang  lain  (Munawarah  dan  Zulkiflih,  2021).  Meskipun  data  mining  dan  text  mining  dapat diintegrasikan  pada  pembelajaran  menulis  bahasa  Arab,  tetapi  melihat  fleksibilitas  data  yang digunakan text mining lebih memungkinkan diajarkan kepada pembelajar pemula.
Saat ini text mining menjadi bidang kajian yang populer saat ini. Melimpahnya data di internet menjadi faktor  utama text  mining menjadi kebutuhan  pada era  digital  sekarang  (Salloum  dkk.,  2018). Sebagaimana  telah  disinggung  sebelumnya,  ragam  data  yang  melimpah  pada  internet  hanya  akan menjadi sampah  data  jika tidak  diolah  menjadi informasi  atau  pengetahuan  (Siregar &  Safitri,  2020). Text  mining merupakan  prosedur  sains  yang  penting  untuk  menganalisis  data  yang  besar  dan  tidak terstruktur tersebut agar menjadi informasi penting (Hamza dkk., 2021).
Text mining bahasa Arab akan menjadi kajian menarik untuk diteliti. Setidaknya ada dua alasan mengapa  kajian  ini  menarik.  Pertama,  status  bahasa  Arab  itu  sendiri  sebagai  bahasa  terbesar  kelima yang  digunakan  di  dunia  dan  sebagai bahasa  umat  Islam. Kedua,  pertumbuhan  pengguna  internet  di kawasan Arab dengan kecepatan tinggi meningkat  (Al-Mahmoud dan Al-Razgan, 2015). Alasan inilah yang  melatarbelakangi  peneliti  untuk  mengkaji text  mining bahasa  Arab  kemudian mengintegrasikannya  pada  pembelajaran  menulis.  Hanya  saja  dalam  prosesnya,  penelitian pengembangan  perlu  diawali  dengan  analisis  kebutuhan (need  analysis) untuk  menggali  potensi  dan masalah. Hasil analisis kebutuhan ini akan dijadikan dasar tahapan pengembangan selanjutnya  (Putri
dan Billah, 2019). Oleh karena itu tujuan penelitian ini dibatasi pada analisis kebutuhan pengembangan model pembelajaaran keterampilan menulis Bahasa Arab yang terintegrasi dengan data science .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  dan  pengembangan  atau Research  and  Development (R&D). Model  pengembangan  yang  digunakan  adalah  model  pengembangan  ADDIE  yang  terdiri  dari  lima tahapan yaitu (1) Analysis, (2) Design, (3) Development, (4 ) Implementation, and (5) Evaluation (Branch, 2010) . Pada penelitian, peneliti fokus pada analisis kebutuhan yang dikembangkan berdasarkan tahap pertama  model  pengembangan  ADDIE  yaitu analysis .  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  sejauh  mana  kebutuhan  pengembangan  model  pembelajaran  menulis  Bahasa  Arab  yang diintegrasikan  dengan  data science .  Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Juni  2022.  Subjek  penelitian diambil  dari  30  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Arab,  Fakultas  Bahasa  dan  Seni, Universitas Negeri Jakarta yang telah mengambil mata kuliah Kitabah Muqayadah (menulis dasar) dan diambil secara acak ( random ). Instrumen penelitian yang digunakan adalah kuesioner yang terdiri dari 16 pertanyaan dengan menggu akan skala Guttman dan dibuat melalui platform Google Form. Berikut ini adalah kisi-kisi pertanyaan pada kuesioner.
Tabel 1 . Kisi-kisi Pertanyaan pada Kuesioner Indikator Nomor Jumlah Kebutuhan terhadap keterampilan data science dan integrasinya pada keterampilan menulis bahasa Arab 1,2,3,4,5,6 6 Kondisi  keterampilan  data  science  dan  integrasinya  pada keterampilan menulis bahasa Arab 7,8,9,10,11,12 6 Keinginan menguasai keterampilan data science dan integrasinya pada keterampilan menulis bahasa Arab 13,14,15,16,17,18 6
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis  statistik  deskriptif.  Analisis  kebutuhan dilakukan pada data yang diperoleh  berupa persentase. Persentase diperoleh berdasarkan perhitungan skala  Guttman.  Dengan  skala  Guttman  ini  variabel  yang  akan  diukur  dijabarkan  menjadi  indikator variabel.  Selanjutnya  indikator  tersebut  dijadikan  pedoman  dalam  menyusun  item-item  yang  berupa pertanyaan. Item instrumen diberi nilai kuantitatif seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Skala pada Setiap Penilaian Penilaian Nilai Skala 1 Ya 0 Tidak
Angket  diuji  validitas  dan  reliabilitasnya  menggunakan  program  Microsoft  Excel  dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Valid : jika r hitung lebih besar dari nilai r tabel (r hitung >r tabel ) b. Tidak Valid : jika r hitung lebih kecil dari nilai r tabel (r hitung <r tabel ) c. Reliabel jika nilai K-R 20 > 0,60
d. Tidak reliabel jika nilai K-R 20< 0,60
Analisis hasil angket dilakukan secara kuantitatif menggunakan rumus berikut:
P adalah  persentase  hasil  analisis  angket,  n  adalah  skor  total  penilaian,  dan  N  adalah  skor  maksimal yang mungkin diperoleh. Untuk skala Guttman model interpretasi skornya bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Interpretasi pada Skala Guttman Persentase Kategori 0% - 50% Mendekati setuju 50% Mendekati setuju dan mendekati tidak setuju 50% - 100%  Mendekati setuju

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kebutuhan  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan Bahasa Arab Fakultas Bahasa dan Seni Universitas Negeri Jakarta terhadap keterampilan data science dan  integrasinya  dalam  mata  kuliah  menulis  bebas  ( kitabah  hurrah ).  Langkah  awal  yang  dilakukan sebelum penyebaran kuesioner adalah melakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap instrumen yang akan digunakan. Hasil uji validitas dan reliabilitas dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas
No. Item T hitung T tabel Keterangan 1 0,421 0,361 Valid 2 0,421 0,361 Valid 3 0,508 0,361 Valid 4 0,462 0,361 Valid 5 0,451 0,361 Valid 6 0,445 0,361 Valid 7 0,597 0,361 Valid 8 0,369 0,361 Valid 9 0,494 0,361 Valid 10 0,400 0,361 Valid 11 0,447 0,361 Valid 12 0,494 0,361 Valid 13 0,456 0,361 Valid 14 0,437 0,361 Valid 15 0,445 0,361 Valid 16 0,376 0,361 Valid 17 0,462 0,361 Valid 18 0,445 0,361 Valid
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diketahui  bahwa  semua  item  pertanyaan  yang  terdapat  di  dalam kuesioner  dinyatakan  valid  karena  semuanya  memperoleh  nilai  t-hitung  lebih  besar  dari  t-tabel  yaitu 0,361. Sementara itu, untuk hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas KR 20 N Item 0,756 30
Perhitungan reliabilitas data pada tabel diperoleh skor 0,756. Nilai yang diperoleh tersebut lebih besar dari 0,60, maka sesuai kaidah penentuan reliabilitas, kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini  dinyatakan  reliabel.  Setelah  dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas,  data  yang  diperoleh  dari kuesioner  dianalisis  untuk  mengetahui  kebutuhan  mahasiswa  terhadap  keterampilan data  science dan integrasinya terhadap keterampilan menulis bahasa Arab. Hasil perhitungan persentase dari data yang dianalisis menunjukkan hasil pada tabel 6
Tabel 6. Hasil Analisis Data terhadap Kebutuhan Keterampilan Data Science dan Integrasinya pada Keterampilan Menulis No. Pertanyaan Ya Tidak 1 Menurut Anda, apakah saat ini keterampilan mengumpulkan data baik dari  web  maupun  media  perlu  dikuasai  mahasiswa  prodi  pendidikan bahasa Arab? 80% 20% 2 Menurut  Anda,  apakah  saat  ini  keterampilan  mengekstraksi    data  baik dari  web  maupun  media  menjadi  sebuah  pengetahuan  perlu  dikuasai mahasiswa prodi pendidikan bahasa Arab? 80% 20% 3 Menurut Anda, apakah saat ini keterampilan menganalisis data baik dari web  maupun  media  perlu  dikuasai mahasiswa  prodi pendidikan  bahasa Arab? 83% 17% 4 Menurut Anda, apakah saat ini keterampilan mengkomunikasikan data yang  diperoleh  baik  dari  web  maupun  media  sosial  perlu  dikuasai mahasiswa prodi pendidikan bahasa Arab? 70% 30% 5 Menurut  Anda,  apakah  saat  ini  keterampilan  menuliskan  hasil  analisis data  yang  diperoleh  baik dari  web  maupun  media  sosial  perlu  dikuasai mahasiswa prodi pendidikan bahasa Arab? 80% 20% 6 Menurut Anda, apakah saat ini keterampilan analisis data baik dari web maupun  media  sosial  perlu  diintegrasikan  dengan  keterampilan produktif bahasa Arab ( kalam dan kitabah )? 87% 13% Rata-rata 80% 20%
Tabel  6  menggambarkan  hasil  analisis  data  terkait  kebutuhan  penguasaan  keterampilan data science dan integrasinya pada keterampilan menulis bahasa Arab. Pertanyaan pada bagian kebutuhan
ini terdiri dari enam pertanyaan. Tiga pertanyaan (1, 2, dan 3) menanyakan kebutuhan mahasiswa akan keterampilan data  science. Persentase  atas  jawaban  mahasiswa  terhadap  tiga  pertanyaan  awal  pada aspek  kebutuhan  ini  menunjukkan  angka  di  atas  50%  (80%,  80%,  dan  83%).  Persentase  tersebut mengindikasikan  bahwa  data  science  merupakan  keahlian  yang  dibutuhkan  mahasiswa  saat  ini. Kebutuhan atas keterampilan data sience ini tidak lepas dari menyiapkan diri menghadapi persaingan di era global. Berdasarkan penelitian sebelumnya diketahui bahwa mahasiswa program studi pendidikan bahasa  Arab  Universitas  Negeri  Jakarta  membutuhkan  keterampilan  abad  21  termasuk  di  dalamnya literasi data dan digital guna menunjang kesiapan kerja di masa depan (Bahtiar dkk., 2021). Pada saat ini sumber daya di bidang data science ( data scientist ) sangat dibutuhkan di berbagai bidang, termasuk pendidikan. Hasil penelitian (Hairani dan Amrullah, 2020) menunjukkan bahwa ketersediaan lapangan kerja data science berbanding terbalik dengan ketersediaan SDM yang berprofesi sebagai data scientist , di mana  jumlah  SDM data  scientist sangat  sedikit  dibandingkan  dengan  jumlah  lapangan  kerja  yang berlimpah.  Untuk  mengatasi  kesenjangan  antara  lapangan  kerja  yang  tersedia  dengan  SDM  yang diperlukan,  salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  memberikan  pelatihan  dasar data  science kepada mahasiswa (Bonnell dkk., 2022).
Adapun  pertanyaan  4,  5,  dan  6  pada  aspek  kebutuhan  ( necessities )  menanyakan  persepsi mahasiswa  terkait  integrasi data  science dengan  keterampilan  berbahasa  produktif  terutama  menulis. Dilihat dari persentase data yang diperoleh (70%, 80%, dan 87%), mahasiswa menyetujui bahwa data science perlu  diintegrasikan  pada  keterampilan  menulis  bahasa  Arab.  Hasil  ekstraksi  data  menjadi informasi  atau  pengetahuan  perlu  dikomunikasikan  lebih  kepada  publik.  Selain  itu  hasil  analisis  data melalui metode data science bisa menjadi bahan tulisan mahasiswa maupun penelitian mahasiswa. Salah satu  teknik  yang  digunakan  dalam  data  science  adalah  analisis  teks  pada  media  sosial  yang  dikenal dengan Natural  Language  Processing (Estrellado  dkk.,  2020).  Produk  analisis  teks  pada  teknik  NLP tersebut merupakan data raya yang dapat diolah menjadi berbagai temuan baru.
Dilihat  dari  persentase  rata-rata  yang  mencapai  80%  untuk  aspek  kebutuhan  ( need ),  dapat disimpulkan bahwa keterampilan data science dan integrasinya pada keterampilan menulis dibutuhkan oleh mahasiswa program studi pendidikan bahasa Arab Universitas Negeri Jakarta.
Tabel 7. Hasil Analisis Data terhadap Kondisi Keterampilan Data Science dan Integrasinya pada Keterampilan Menulis No. Pertanyaan Ya Tidak 7 Menurut Anda, apakah keterampilan mengumpulkan data baik dari web maupun media sudah pernah diberikan sebelumnya? 10% 90% 8 Menurut Anda, apakah keterampilan mengekstraksi  data baik dari web maupun  media  menjadi  sebuah  pengetahuan  sudah  pernah  diberikan sebelumnya? 20% 80% 9 Menurut  Anda,  apakah  keterampilan  menganalisis  data  baik  dari  web maupun sudah pernah diberikan sebelumnya? 7% 93% 10 Menurut  Anda,  apakah  keterampilan  mengkomunikasikan  data  yang diperoleh  baik  dari  web  maupun  media  sosial  pernah  diberikan sebelumnya? 7% 93%
11 Menurut Anda, apakah keterampilan menuliskan hasil analisis data yang diperoleh  baik  dari  web  maupun  media  sosial  pernah  diberikan sebelumnya? 7% 93% 12 Menurut  Anda,  apakah  keterampilan  analisis  data  baik  dari  web maupun  media  sosial  perlu  sudah  diintegrasikan  dengan  keterampilan produktif bahasa Arab ( kalam dan kitabah )? 7% 93%
Rata-rata 9% 91%
Tingginya persentase persetujuan mahasiswa terhadap kebutuhan keterampilan data science yang terintegrasi dengan keterampilan menulis bahasa Arab berbanding terbalik dengan kondisi faktual yang ada (lacks) .  Berdasarkan  tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  mayoritas  mahasiswa  menyatakan data  science belum  pernah  dikenalkan  sebelumnya  (pertanyaan  nomor  7—9  ).  Belum  dikenalkannya  keterampilan data  science tentu saja berdampak pada integrasinya  pada keterampilan  menulis. Terlihat  dari tabel  7 bahwa memang keterampilan menulis bahasa Arab selama ini belum terintegrasi dengan keterampilan maupun  tema data science (pertanyaan  nomor  10—13).    Kondisi  tersebut  sangat  disayangkan  melihat pembelajaran keterampilan bahasa saat ini perlu mengakomodasi perkembangan teknologi dan literasi digital. Jika kita kembali pada pernyataan (Erdo ğ an, 2019) pembelajaran berbahasa asing saat ini tidak cukup sekedar mampu membaca dan menulis tetapi perlu diintegrasikan dengan keterampilan abad 21 salah satunya literasi data dan literasi digital. Selain itu literasi data merupakan salah satu kebutuhan utama yang ingin diwujudkan dengan adanya Merdeka Belajar (Purwanto dan Risdianto, 2022).
Tabel 8. Hasil Analisis Data terhadap Minat Keterampilan Data Science dan Integrasinya pada Keterampilan Menulis No. Pertanyaan Ya Tidak 13 Apakah  Anda  berminat  menguasai  keterampilan  mengumpulkan  data baik dari web maupun media sosial? 90% 10% 14 Apakah  Anda  berminat  menguasai  keterampilan  mengekstraksi  data baik dari web maupun media sosial? 70% 30% 15 Apakah Anda berminat menguasai keterampilan menganalisis data baik dari web maupun media sosial? 83% 17% 16 Apakah  Anda  berminat  menguasai  keterampilan  mengkomunikasikan data baik dari web maupun media sosial? 87% 13% 17 Apakah  Anda  berminat  menguasai  keterampilan  menuliskan  hasil analisis data  baik dari web maupun media sosial? 70% 30% 18 Apakah  Anda  setuju  jika  keterampilan  analisis  data  baik  dari  web maupun  media  sosial  perlu  sudah  diintegrasikan  dengan  keterampilan produktif bahasa Arab ( kalam dan kitabah )? 87% 13% Rata-rata 81% 19%
Kebutuhan  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Arab  Universitas  Negeri  Jakarta terhadap penguasaan data science dan integrasinya pada keterampilan menulis didukung oleh keinginan
( wants ) mereka. Pada tabel 8 dapat dilihat mayoritas mahasiswa menyatakan ya (90%, 70%, dan 83%) untuk  pertanyaan  nomor  13—14  terkait  keinginan  menguasai  keterampilan data  science .  Begitu  juga untuk  respons  pertanyaan  nomor  16—17  terkait  integrasi data  science pada  keterampilan  menulis, mayoritas  mahasiswa  (87%,  70%,  dan  87%)  menyatakan  bahwa  mereka  menginginkan  menguasai keterampilan data  science dan  diintegrasikan  pada  keterampilan  menulis  bahasa  Arab.  Keinginan mahasiswa ini dapat dipahami mengingat saat ini pekerjaan terkait analisis teks saat ini sudah berbasis komputer karena dianggap lebih efisien (N dan S, 2016). Oleh karena itu maka mahasiswa harus dibekali keterampilan analisis data menggunakan komputer, jika tidak maka mahasiswa akan kesulitan bersaing di masa depan. Fakta saat ini menunjukkan ada beberapa pekerjaan yang mulai hilang dan tergantikan teknologi  (Perdue,  2020).  Tantangan  tersebut  haru  dijawab  oleh  penyelenggara  pendidikan  termasuk program studi.
Terkait  analisis  teks  berbasis  komputer,  dalam  data  science  terdapat  metode  yang  disebut text mining .  Metode  ini  merupakan  prosedur  mengekstrak  pengetahuan  dari  data  yang  tidak  terstruktur (Schomacker  dan  Tropmann-Frick,  2021).  Data  tidak  terstruktur  adalah  data  yang  belum  diberi identitas  atau  dimasukkan  pada  kategori  tertentu  yang  telah  ditentukan  (Nagarajan  dan  Perumal, 2020).  Dengan  bahasa  yang  sederhana  data  ini  merupakan  data  mentah  yang  belum  siap  diolah  dan memerlukan  beberapa  tahapan  awal  sebelum  diklasifikasikan  pada  format  tertentu.  Data  yang termasuk  pada  kategori  tidak  terstruktur  ini  dapat  berupa  teks,  foto  atau  gambar,  video,  dan  suara. Selain  itu,  data  jenis  ini  bisa  juga  dalam bentuk  keluhan  pelanggan,  kontrak,  ataupun  email  internal. Contoh  dari  data  jenis  ini  dapat  ditemukan  dalam  media  sosial,  seperti  komentar, likes,  followers ,  dan data click pada setiap aktivitas di akun media sosial (Rezkia, 2020).
Teks merupakan data tidak terstruktur, tidak jelas, dan sulit dimanipulasi. Untuk mengurai data teks yang rumit menjadi informasi dan pengetahuan perlu dilakukan serangkaian prosedur yang disebut text  mining (N  dan  S,  2016).  Dalam  ranah  kajian  bahasa  Arab text  mining saat  ini  mulia  banyak dilakukan dan berkembang secara pesat. Fenomena tersebut terjadi karena pertumbuhan halaman web berbahasa Arab dan banyaknya teks yang terkandung di dalamnya (Alghamdi dkk., 2014). Banyaknya data  teks  berbahasa  Arab  pada  laman  web  maupun  media  sosial  ini  merupakan  sumber  pengetahuan baru  yang  sangat  sayang  jika tidak  dimanfaatkan  sebagai sumber  belajar  keterampilan  menulis. Oleh karena  itu data  science dengan  metode text  mining perlu  diintegrasikan  di  dalam  pembelajaran keterampilan menulis bahasa Arab saat ini.

## KESIMPULAN
Hasil analisis kebutuhan menunjukkan bahwa perlu adanya pengembangan model pembelajaran keterampilan  menulis yang  diintegrasikan dengan  data sciencei. Berdasarkan  hasil  kuesioner  terhadap mahasiwa Program Studi Pendidikan Bahasa Arab UNJ diketahui bahwa 80% mahasiswa menyatakan memerlukan  keterampilan  data  science  dan  setuju  untuk  diintegrasikan  pada  pembelajaran keterampilan  menulis.  Meskipun  demikian,  kondisi  saat  ini  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  belum pernah  mengenal  maupun  mendapatkan  keterampilan  data  science  apalagi  yang  terintegrasi  dengan keterampilan  menulis.  Oeh  karena  itu  mayoritas  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Arab Fakultas Bahasa dan Seni Univesitas Negeri Jakarta menginginkan keterampilan data science diajarkan dan dinntegrasikan pada pembeajaran menulis bebas ( kitabah hurrah ) bahasa Arab.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini tidak mungkin terwujud tanpa adanya dukungan berbagai pihak. Oleh karena itu peneliti menyampaikan apresiasi dan ucapan terima kasih kepada Fakultas Bahasa dan Seni Universitas Negeri Jakarta yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Mahmoud, H., & Al-Razgan, M. (2015). Arabic Text Mining: A Systematic Review of the Published Literature  2002-2014. 2015  International  Conference  on  Cloud  Computing,  ICCC  2015 . https://doi.org/10.1109/CLOUDCOMP.2015.7149632
Alghamdi,  H.  M.,  Selamat,  A.,  &  Abdul  Karim,  N.  S.  (2014).  Arabic  web  pages  clustering  and annotation  using  semantic  class  features. Journal  of  King  Saud  University  -  Computer  and Information Sciences , 26 (4), 388–397. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2014.06.002
Bahtiar,  I.  R.,  Failasuf,  C.,  &  Jubaidah,  S.  (2021).  Arabic  Computer  Syllabus  Model  Based  On  21-st Century  Skills. Lisanan  Arabiya:  Jurnal  Pendidikan  Bahasa  Arab , 5 (2),  127–151. https://doi.org/10.32699/liar.v5i2.2202
Berman,  F.,  Rutenbar,  R.,  Hailpern,  B.,  Christensen,  H.,  Davidson,  S.,  Estrin,  D.,  Franklin,  M., Martonosi, M., Raghavan, P., Stodden, V., & Szalay, A. S. (2018). Realizing the potential of data science. Communications of the ACM , 61 (4). https://doi.org/10.1145/3188721
Bonnell,  J.,  Ogihara,  M.,  &  Yesha,  Y.  (2022).  Challenges  and  Issues  in  Data  Science  Education. Computer , 55 (2). https://doi.org/10.1109/MC.2021.3128734
Branch, R. M. (2010). Instructional design: The ADDIE approach. In Instructional Design: The ADDIE Approach . https://doi.org/10.1007/978-0-387-09506-6
Erdo ğ an,  V.  (2019).  Integrating  4C  Skills  of  21st  Century  into  4  Language  Skills  in  EFL  Classes. International Journal of Education and Research , 7 (11), 113–124.
Estrellado, R. A., Freer, E. A., Mostipak, J., Rosenberg, J. M., & Velásquez, I. C. (2020). Data science in education  using  R.  In Data  Science  in  Education  Using  R .  Taylor  and  Francis.
https://doi.org/10.4324/9780367822842
Hairani,  H.,  &  Amrullah,  A.  Z.  (2020).  Pelatihan  Pengenalan  Data  Science  untuk  Meningkatkan
Kemampuan dalam Pengolahan Data. Jurnal Abdidas , 1 (3).
https://doi.org/10.31004/abdidas.v1i3.31
Hamza,  M.  A.  M.,  Ahmed,  T.  M.,  &  Hilal,  A.  M.  M.  (2021).  Text  mining:  A  survey  of  Arabic  root extraction  algorithms. International  Journal  of  Advanced  and  Applied  Sciences , 8 (1),  11–19. https://doi.org/10.21833/ijaas.2021.01.002
Kumar,  A.,  &  Paul,  A.  (2016). Mastering  text  mining  with  R:  Master  text-taming  techniques  and  build effective text-processing applications with R . Packt Publishing Limited.
Mike, K. (2020). Data Science Education: Curriculum and pedagogy. ICER 2020 - Proceedings of the 2020 ACM Conference on International Computing Education Research . https://doi.org/10.1145/3372782.3407110
Munawarah,  M.,  &  Zulkiflih,  Z.  (2021).  Pembelajaran  Keterampilan  Menulis  (Maharah  al-Kitabah) dalam  Bahasa  Arab. Loghat  Arabi :  Jurnal  Bahasa  Arab  Dan  Pendidikan  Bahasa  Arab , 1 (2). https://doi.org/10.36915/la.v1i2.15
N,  Y.,  &  S,  M.  (2016).  A  Review  on  Text  Mining  in  Data  Mining. International  Journal  on  Soft Computing , 7 (2/3). https://doi.org/10.5121/ijsc.2016.7301
Nagarajan, S., & Perumal, K. (2020). Structured and Unstructured Information Extraction Using Text Mining  and  Natural  Language  Processing  Techniques. International  Journal  on  Recent  and Innovation Trends in Computing and Communication , 5 (11).
Perdue, M. (2020). Practicing 21st Century Skills in the Classroom. 6th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’20) , 85–94. https://doi.org/10.4995/HEAd20.2020.10984
Purwanto, A., & Risdianto, E. (2022). ANALISIS KEBUTUHAN PENGEMBANGAN BAHAN AJAR DIGITAL  MATAKULIAH  GEOFISIKA  BERBASIS  PLATFORM  LMS  MOODLE  UNTUK MENUNJANG IMPLEMENTASI KURIKULUM MBKM. Jurnal Kumparan Fisika , 5 (1), 7–14. https://doi.org/10.33369/jkf.5.1.7-14
Putri, W. N., & Billah, A. (2019). Pengembangan Media Pembelajaran Bahasa Arab berwawasan Sains berbasis  Mobile  Android. LISANIA:  Journal  of  Arabic  Education  and  Literature , 3 (2),  163–179. https://doi.org/10.18326/lisania.v3i2.163-179
Rezkia, S. M. (2020). Yuk, Kenali 3 Jenis Data Pada Big Data yang Wajib Kamu Tahu! Dqlab.Id.
Salloum, S. A., AlHamad, A. Q., Al-Emran, M., & Shaalan, K. (2018). A Survey of Arabic Text Mining.
In Studies in Computational Intelligence (Vol. 740, pp. 417–431). https://doi.org/10.1007/978-3-319- 67056-0_20
Schomacker, T., & Tropmann-Frick, M. (2021). Language representation models: An overview. Entropy , 23 (11). https://doi.org/10.3390/e23111422
Siregar,  D.,  &  Safitri,  I.  (2020).  MODEL  PEMBELAJARAN  KOOPERATIF  GROUP INVESTIGATION  UNTUK  MENINGKATKAN  KEMAMPUAN  PEMECAHAN  MASALAH DAN  PERILAKU  SISWA  Model  Pembelajaran  Kooperatif  Group  Investigation  Untuk Meningkatkan  …. Journal  Mathematics  Education  and  Science  (MES) , 6 (1),  32–39. https://doi.org/https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/mesuisu/article/view/2927
Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining  Algoritma  dan  Implementasi  dengan  Pemrograman  PHP .  Elex  Media Komputindo.
Thabtah, F., Gharaibeh, O., & Al-Zubaidy, R. (2012). Arabic text mining using rule based classification.
Journal of Information and Knowledge Management , 11 (1). https://doi.org/10.1142/S0219649212500062
Witten H, I., Frank, E., & Hall A, M. (2011). Data Mining- Practical Machine Learning Techniques. In Morgan Kaufmann .