## K-MEANS CLUSTERING UNTUK KLASIFIKASI STANDAR KUALIFIKASI PENDIDIKAN DAN PENGALAMAN KERJA GURU
SMK DI INDONESIA
Aris Eko Wibowo 1 , Theophile Habanabakize 2
1 Program Studi Pendidikan Teknik Mesin, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia;
2 Rwanda Polytechnic-IPRC Tumba, Rwanda Email: arisekowibowo@uny.ac.id

## ABSTRACT
The mapping of teacher resources is fundamental to the improvement of education quality in Indonesia. This study aims to classify the Indonesian provinces regarding the improvement of vocational teachers based on qualification  standards  and  work  experience.  A  quantitative  approach  with  K-means  cluster  analysis  with  two parameters  is  used  to  classify  the  provinces  into three  main  clusters.  K-means  clustering  is  commonly  used  to group a set of objects based on similarity characteristics with large amounts of data and fast computation time. The parameters used are the number of  principals and teachers of  SMK with education below S1 and those of SMK with work experience of less or equal to 4 years. The data comes from the ministry of education and culture. R software is used to help analyze. The formation of clusters is based on the similarity of characteristics of each province. The results of this study indicate that Cluster 1 consists of 8 provinces, Cluster 2 consists of 19 provinces, and Cluster 3 consists of 7 provinces. Cluster 2 was found to be the best cluster. Furthermore, 55.89% of provinces meet  the  requirements  to  become  pilot  models  regarding  quality  human  resource  management  in  Indonesia. Increased opportunities and facilitation of further studies and the provision of teacher apprenticeship programs to improve the experience are urgently needed to support a better quality of education.
Keywords: teacher qualifications, experience, quality education, k-means, clustering, vocational

## ABSTRA K
Pemetaan  SDM  guru  menjadi  hal  yang  fundamental  untuk  mengarah  pada  upaya  peningkatan  kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia dalam hal peningkatan kualitas guru SMK berdasarkan standar kualifikasi dan pengalaman kerja. Pendekatan kuantitatif dengan analisis kluster K-means dengan dua parameter digunakan untuk mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia menjadi tiga kluster utama. K-means clustering umum digunakan untuk mengelompokkan satu set objek berdasarkan karakteristik kesamaan dengan jumlah data yang besar dan waktu komputasi yang cepat. Parameter yang digunakan adalah jumlah kepala sekolah dan guru SMK dengan pendidikan di bawah S1, dan jumlah kepala sekolah dan guru SMK dengan pengalaman kerja kurang atau sama dengan 4 tahun. Data berasal dari kementerian pendidikan dan kebudayaan. R software digunakan untuk membantu menganalisis. Pembentukan klister-kluster berbasis pada kemiripan karakteristik masing- masing provinsi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Kluster 1 dengan 8 provinsi, Kluster 2 terdiri  dari 19 provinsi, dan Kluster 3 terdiri dari  7 provinsi. Kluster 2 didapati sebagai cluster terbaik. Selanjutnya, 55,89% provinsi memenuhi syarat untuk menjadi model percontohan dalam hal pengelolaan SDM berkualitas di Indonesia. Peningkatan kesempatan dan fasilitasi studi lanjut serta pengadaan program magang guru untuk meningkatkan pengalaman sangat dibutuhkan guna mendukung kualitas pendidikan yang lebih baik.
Kata kunci: kualifikasi guru, pengalaman guru, kualitas pendidikan, K-means , clustering , kejuruan

## P ENDAHULUAN
Kualitas pendidikan di Indonesia
menempati  peringkat  ke-54  dari  78  negara (World  Population  Review,  2022).  Mengacu
pada hasil tersebut, di Kawasan Asia Tenggara, Indonesia berada di bawah Singapura, Malaysia, dan Thailand. Begitu pula hasil Programme for International  Student  Assessment (PISA), Indonesia  berada  di  peringkat  ke-72  dari  77
Volume 7 Nomor 2 Oktober 2022 Hal 152-163 https://journal.uny.ac.id/index.php/dynamika/issue/view/2373
negara  (OECD,  2019).  Kualitas  pendidikan berada  di  tangan  guru.  Rendahnya  kompetensi guru dan lambatnya penerapan sistem pendidikan yang up to date dengan perkembangan  teknologi  ditengarai  menjadi penyebab utama rendahnya kualitas pendidikan. UNESCO  melaporkan  bahwa  pendidikan  di Indonesia  menempati  peringkat  ke-10  dari  14 negara  berkembang.  Bahkan  sungguh  ironis dimana peringkat untuk komponen guru berada urutan ke-14 dari 14 negara berkembang di dunia (UNESCO,  2016).  Guru  merupakan  unsur penting  dalam  pendidikan  nasional.  Undang- undang Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen menyebutkan guru sebagai agen pembelajaran  (learning  agent)  yang  harus menjadi fasilitator, motivator, pemacu, perekayasa pembelajaran, dan pemberi inspirasi belajar bagi peserta didik.
Alokasi anggaran pendidikan pada APBN 2022  mencapai  Rp  621,3  triliun  atau  mencapai 20%  dari  belanja  negara.  Komponen  gaji  dan tunjangan guru menjadi alokasi  belanja terbanyak.  Diperkirakan  penghasilan  guru melonjak hingga tiga kali lipat saat ini. Besarnya anggaran  pendidikan  tidak  begitu  saja  secara langsung mengubah kualitas pendidikan menjadi lebih  baik.  Hasil  Uji  Kompetensi  Guru  (UKG) 2019,  rata-rata  nasional  hanya  44.5,  masih  di bawah  nilai  standar  55.  Bahkan,  kompetensi pedagogik,  yang  menjadi  kompetensi  utama guru  pun  belum  menggembirakan.  Neraca Pendidikan  Daerah  (NPD)  menyimpulkan bahwa banyak daerah yang memiliki UKG lebih rendah dari rerata UKG nasional (Kemendikbud, 2019).
Di  Indonesia  masih  terdapat  guru  yang belum  memenuhi  kualifikasi  setara  sarjana. Sedikitnya  terdapat  3,54%  guru  SMK  dengan pendidikan terakhir di bawah S1/DIV (Kemdikbud,  2021),  padahal  Permendikbud Nomor  32  tahun  2018  Pasal  37  menyebutkan bahwa kualifikasi guru dan kepala SMK adalah berijazah paling rendah S1/DIV. Latar belakang pendidikan  guru  akan  mempengaruhi  proses pembelajaran  di  kelas,  yang  meliputi  metode
pembelajaran  hingga  pelaksanaan  evaluasi (Martín‐Díaz, 2006).
Persentase guru SMK yang telah memiliki sertifikat  pendidik  juga  tergolong  rendah. Berdasarkan  data  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan,  persentase  guru  SMK  yang  telah tersertifikasi hanya sebesar 28,49%
(Kemdikbud, 2019). Sertifikat pendidik merupakan  tolok  ukur  profesionalisme  guru sesuai UU No.14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen.  Rendahnya  guru  SMK  yang  telah tersertifikasi mengindikasikan program peningkatan  keprofesian  berkelanjutan  (PKB) bagi  guru  belum  terlaksana  secara  optimal khususnya  guru  jenjang  SMK.  Randahnya persentase  guru  SMK  yang  telah  tersertifikasi menyiratkan  bahwa  masih  banyak  guru  yang kurang  melakukan  pengembangan  diri  untuk menambah wawasan, pengalaman dan kompetensinya dalam mengajar.
Pengalaman  merupakan  salah  satu  faktor dalam mendukung kesuksesan mengajar seorang guru.  Guru  dengan  jam  terbang  tinggi  semakin matang dalam mengajar dan mampu menghasilkan pengajaran yang efektif (Stanley, 2001).  Pengalaman  guru  Sekolah  Menengah Kejuruan  (SMK)  baik  dari  segi  mengajar maupun  dari  segi  perkembangan  teknologi  di dunia  kerja  minim.  Guru  SMK  dengan pengalaman  mengajar  4  tahun  ke  bawah  masih cukup tinggi yakni mencapai 39% (Kemdikbud, 2021). Pembelajaran di SMK yang mengutamakan  dominasi  kompetensi  serta keterampilan membutuhkan para pendidik yang memahami  perkembangan  teknologi  di  dunia luar  sekolah.  Pendekatan  yang  dilakukan pengajar  di  SMK  masih  belum  menyesuaikan dengan  tuntutan  kompetensi  di  dunia  kerja. Penyebabnya  adalah  pengajar  SMK  umumnya tidak  berbekal  pengalaman  terjun  pada  bidang usaha  serta  industri  yang  terus  menuntut perubahan. Kemampuan pengajar dalam mentransfer  keterampilan  dan  pengetahuan perkembangan  teknologi  terbaru  yg  dipakai perusahaan-perusahaan wajib menjadi perhatian khusus.
Sudah  tidak  diragukan  lagi  bahwa  peran guru  sangat  strategis  dalam  peningkatakn kualitas  pendidikan.  Pengembangan  kurikulum memang  merupakan  hal  yang  tidak  boleh dikesampingkan,  namun  hal  itu  tidak  genting. Kualitas  guru  merupakan  pondasi  yang  harus terpenuhi  sebelum  membangun  kompetensi siswa.  Pembenahan  kualifikasi,  pengalaman kerja,  kualitas  dan  kompetensi  guru  dalam mendidik  harus  menjadi  prioritas  sebelum membahas tentang kurikulum yang efektif. Guru akan  kesulitan  dalam  beradaptasi  dengan kurikulum  sebaik  apapun  jika  kompetensi  dan pengalamannya rendah. Pendidikan akan menjadi  bom  waktu  yang  siap  merusak  masa depan bila kualitas guru tidak menjadi perhatian serius.  Pemenuhan  kualifikasi  guru  dan peningkatan  pengalaman  kerja  sebagai  dasar peningkatan  kompetensi  guru  merupakan  titik penting  kualitas  pendidikan  Indonesia  saat  ini dan di masa depan.
Salah  satu  cara  untuk  menggambarkan kualitas pendidikan adalah dengan
mengklasifikasikannya  ke  dalam  beberapa kategori  (Yamauchi,  2011).  Kategori  sering disebut sebagai cluster untuk melihat profil dan karakteristik bersama dari objek yang ditentukan (Everitt  &  Hothorn,  2011;  Härdle  &  Simar, 2012).  Pembuatan  profil  kluster  pemenuhan standar  kualifikasi  dan  pengalaman  kerja  guru yang dilakukan oleh setiap provinsi memungkinkan pemerintah untuk lebih memahami  kinerja  mereka  dalam  mengelola pendidikan  berdasarkan  Permendikbud  Nomor 32 tahun 2018 Pasal 37.
Analisis kluster diadopsi untuk mengklasifikasikan sekolah menengah atas oleh peneliti  sebelumnya  (Aoyama  et  al.,  2011; Chabrol et al., 2015; DeSmet et al., 2015; Ng et al.,  2016)  menerapkan  analisis  cluster  untuk mengklasifikasikan  konfigurasi  motivasi  siswa sekolah  menengah  atas  di  Iran  ketika  belajar bahasa  kedua.  Analisis  kluster  dijabarkan dengan  melakukan  pendekatan K-means dalam mendistribusikan guru sekolah menengah atas di Indonesia  (Widiyaningtyas  et  al.,  2017). Penelitian  lain  juga  mengungkap  penerapan
analisis  kluster  dalam  pemetaan  kualitas pendidikan  di  setting  sekolah  Indonesia (Ananda,  2019;  Nugraha  &  Hairani,  2018; Oktavianty et al., 2019; Prayoga & Zain, 2016; Wijayanto, 2016).
Penelitian-penelitian di atas  telah banyak melakukan klaterisasi berkaitan dengan kualitas pendidikan,  Namun  demikian  penelitian  dasar tentang  manajemen  guru  belum  banyak  yang berfokus  pada  pemetaan  dan  pengklasifikasian provinsi-provinsi di Indonesia dalam memenuhi standar  kualifikasi  guru  SMK  berdasarkan Permendikbud  Nomor  32  tahun  2018  Pasal  37 dan  peningkatan  pengalaman  kerja  guru. Mengingat  peran  penting  pemetaan  ini  untuk peningkatan  mutu  pendidikan  skala  nasional, studi ini terutama bertujuan untuk mengklasifikasikan seluruh provinsi di Indonesia  dalam  bentuk  kluster  berdasarkan kesamaan karakteristik standar kualifikasi guru. Ini  menggunakan  pendekatan K-means ,  salah satu  metode clustering yang  paling  banyak digunakan, untuk mendapatkan cluster ini.

## M ETODE
Studi  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dan  mengandalkan  data  sekunder, yaitu data statistik sekolah menengah atas pada periode  akademik  2020-  2021.  Data  tersebut dikumpulkan  dari  Data  Statistik  Pendidikan yang  dirilis  oleh  Pusat  Data  dan  Teknologi Informasi, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan  Republik  Indonesia.  Database  ini merupakan  sistem  pendataan  berskala  nasional yang  terintegrasi  dan  berperan  sebagai  sumber data  utama  pendidikan  nasional  di  Indonesia (Kemendikbud,  2021).  Data  yang  statistik pendidikan mencakup 34 provinsi di Indonesia.
Penelitian  ini  menetapkan  2  (dua) indikator  yang  mewakili  kualitas  pengelolaan guru SMK tahun pelajaran 2020-2021, khususnya berkaitan dengan pemenuhan kualifikasi  dan  peningkatan  pengalaman  kerja dalam  konteks  Indonesia.  Klasifikasi  provinsi diberlakukan berdasarkan indikator atau
parameter  kualifikasi  pendidikan  minimal  S1 dan pengalaman guru minimal 4 tahun.
Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis cluster dengan menggunakan pendekatan K-Means ,  yang  umum  digunakan untuk mengelompokkan satu set objek berdasarkan  karakteristik  kesamaan  dengan jumlah  data  yang  besar  dan  waktu  komputasi yang  cepat  (Russell  &  Norvig,  2010).  Proses pemberian  cluster  provinsi  ditunjukkan  dengan mengelompokkan data yang memiliki parameter yang  sama  menjadi  satu  atau  lebih  cluster. Sebaliknya,  data  dengan  karakteristik  yang berbeda dikelompokkan dengan kelompok lain. Metode clustering ini berfungsi untuk mendeteksi kelompok observasi yang dilengkapi dengan fitur homogen dan membedakannya dari kelompok lain (Everitt & Hothorn, 2011). Selain itu, penelitian ini juga menggunakan solusi tiga kluster. Kesamaan antar objek dilakukan dengan membandingkan pasangan  pengamatan  (xi,  xj), di mana 𝑥 𝑖 𝑇 =   (𝑥 𝑖1 , . . . 𝑥 𝑖𝑝 ) , 𝑥 𝑗 𝑇 = (𝑥 𝑗1 , . . . 𝑥 𝑗𝑝 ) ,  dan 𝑥 𝑖𝑝 , 𝑥 𝑗𝑝 ∈ {0,1}  (Härdle  & Simar, 2012).
Analisis cluster dilakukan dengan langkah-langkah  tertentu  (Everitt  &  Hothorn, 2011; Thrun, 2018). Langkah pertama: memilih satu  set  variabel  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  objek  ke  dalam  cluster  (C k ).
Langkah  kedua:  menginsialisasi  pusat  kluster acak, yang disebut sentroid. Proses ini dilakukan di ruang input. Langkah ketiga: menentukan titik data yang paling dekat dengan setiap sentroid ke titiknya.  Langkah  keempat:  memetakan  titik data.  Sentroid  dipindahkan  sedemikian  rupa sehingga jaraknya dari setpoint ke sentroid yang sesuai diminimalkan. Ukuran matriks kesamaan menggunakan jarak Euclidean (Härdle & Simar, 2012)  yang  dihitung  dengan  persamaan  (1). 𝑑 𝑖𝑗 menunjukkan  jarak  Euclidean  untuk i dan j dengan  kisaran  r  ≥  1. 𝑥 𝑖𝑘 menunjukkan  nilai variabel k th pada  objek i sedangkan 𝑥 𝑗𝑘 menggambarkan  nilai  variabel k th pada  objek j . Persamaan ini juga mengungkapkan kelas jarak untuk variasi r dalam pengukuran pertidaksamaan  dengan  bobot  yang  tidak  sama
(Härdle  &  Simar,  2012).  Langkah  5:  mencari pasangan  cluster  terdekat  dari C 1 , C 2 ,  …, C k dengan menggunakan metode K-means . Misalnya,  pasangan  terdekat  adalah C i dan C j , kemudian menggabungkan cluster ini, menghilangkan C j dan  mengurangi  jumlah cluster satu per satu. Langkah 6: proses berhenti ketika  jumlah  cluster  sama  dengan  satu.  Jika tidak memenuhi kondisi ini. Langkah 5 diulang terus  menerus  sampai  jumlah  cluster  sama dengan satu. Kelima Langkah tersebut dilakukan dengan bantuan aplikasi R 4.2.1.
𝑑 𝑖𝑗 =   { ∑ |𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 𝑝 𝑘 = 1 |} 1 𝑟 ⁄ (1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peningkatan  kualitas  guru  khususnya pada  aspek  yang  fundamental  yakni  kualifikasi minimal  pendidikan  dan  pengalaman  kerja dalam konteks Indonesia, perlu dilakukan sedini mungkin.  Analisis  deskriptif  terhadap  data sekunder  tentang  kualifikasi  pendidikan  dan pengalaman  mengajar  guru  SMK  di  Indonesia yang diperoleh, dilakukan menggunakan aplikasi  R  4.2.1  dengan  perintah  sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Perintah Deskripsi Data pada Sintax
Output analisis deskriptif
menggambarkan deskriptif pemenuhan kualifikasi  dan  peningkatan  pengalaman  kerja SMK di Indonesia, selanjutnya disajikan  dalam Table  1.  Terinspirasi  dari  perhitungan  statistik, Tabel  1  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  34 sampel berasal dari jumlah provinsi di Indonesia. Penting  untuk  diperhatikan  bahwa  Tabel  1 menggunakan  2  indikator.  Jumlah  kepala sekolah  dan  guru  SMK  dengan  pendidikan
terakhir < S1 (%) (X1). Jumlah kepala dan guru SMK  dengan  pengalaman  mengajar  ≤  4  tahun (%)  (X2).  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  rerata jumlah  kepala  sekolah  dan  guru  SMK  dengan pendidikan terakhir di bawah S1 sebesar 3,54%, sedangkan rerata Jumlah kepala dan guru SMK dengan  pengalaman  mengajar  kurang  dari  atau sama  dengan  4  tahun  sebesar  39,7  %.  Jumlah kepala  sekolah  dan  guru  SMK  dengan pendidikan  terakhir  di  bawah  S1  yang  paling sedikit  berada  di  Provinsi  Aceh  sebesar  1,3% dan  yang  paling  banyak  berada  pada  Provinsi Maluku  Utara  sebesar  6,42%.  Uji  statistic  juga mendeskripsikan bahwa jumlah kepala dan guru SMK dengan pengalaman mengajar kurang dari atau  sama  dengan  4  tahun  yang  paling  rendah berada di Provinsi Jawa Tengah sebesar 31,79%, dan  yang  paling  tinggi  berada  di  Provinsi  DKI Jakarta  sebesar  59,02%.  Proses  menghitung jaran  euclidean  dilakukan  dengan  memproses perintah seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Perintah Perhitungan Jarak Euclidean
Proses  selanjutnya  adalah  menghitung jarak korelasi dengan perintah yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perintah Perhitungan Jarak Korelasi
Hasil proses perhitungan jarak korelasi divisualisasikan dengan perintah seperti gambar 4 dan outputnya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Perintah Visualisasi Matriks Jarak
Gambar 5. Visualisasi Matriks Jarak Korelasi
Tabel. 1 Deskripsi data statistik indikator
Indikator/ Parameter Vars n Mean Std. dev Median Min Maks Range Std. Error Jumlah kepala sekolah dan guru SMK dengan pendidikan  terakhir  < S1 (X1). 1 34 3.54 1.33 3.37 1.30 6.42 5.12 0.23 Jumlah  kepala  dan guru  SMK  dengan pengalaman  mengajar ≤ 4 tahun (X2). 2 34 39.75 6.30 39.18 31.7 9 59.02 27.24 1.08 Proses penentuan jumlah kluster dilakukan sebelum proses perhitungan clustering dengan algoritma K-Means
dilakukan. Proses ini dilakukan dengan perintah seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perintah Penentuan Jumlah Kluster Optimal dan Visualisasinya
Output  dari  penentuan  jumlah  kluster disajikan  dalam  Tabel  2  dan  visualisasinya dapat dilihat pada Gambar 7.
Tabel  2.  Output  Penentuan  Jumlah  Kluster
Optimal
Kluster y 1 0.0000000 2 0.4149335 3 0.4323071 4 0.3538553 5 0.3178167 6 0.3362227 7 0.3685871 8 0.3584375 9 0.3494463 10 0.3610051
Grafik  pada  Gambar  7  menunjukkan bahwa jumlah kluster optimal adalah 3 kluster. Selain  itu,  untuk  menentukan  jumlah  klister optimal dapat juga dilihat dari output yakni [1]
3 yang  berarti  bahwa  kluster  optimal  yang dihasilkan adalah 3 kluster.
Gambar 7. Visualisasi Jumlah Kluster
Dapat disimpulkan bahwa data persentase  jumlah  kepala  sekolah  dan  guru SMK dengan pendidikan terakhir < S1 (X1) dan data    persentase  jumlah  kepala  dan guru  SMK dengan pengalaman mengajar ≤ 4 tahun  (X2) pada 34 provinsi di Indonesia akan dikelompokkan menjadi 3 kluster yaitu kluster rendah,  sedang,  dan  tinggi  atau  K=3.
Pengklusteran  bertujuan  untuk  mengetahui cluster  rendah,  sedang,  dan  tinggi,  masing- masing ditemati oleh provinsi mana. Euclidean
Distance digunakan  untuk  menghitung  jarak
terpendek. Selanjutnya proses clustering dengan  algoritma K-Means dilakukan,  dimana untuk  proses  ini  kami  menggunakan  perintah seperti yang terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Perintah Clustering
Model  hasil clustering  K-Means yang terbentuk  berdasarkan  perhitungan  disajikan dalam  Tabel  3  dan  visualisasinya  ditunjukkan pada Gambar 10. Tabel 3. Model Hasil Clustering K-Means Kluster 1 2 3 Jumlah Provinsi 8 19 7 Penggabungan data dilakukan untuk
mengetahui provinsi mana saja yang masuk ke dalam kluster 1, kluster 2 dan kluster 3. Perintah yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Perintah penggabungkan data dan mengubah nama kolom
Output  dari  perhitungan  statistik  berupa keanggotaan kluster dari setiap provinsi terlihat pada  Tabel  4.  Tiga  kluster  dibentuk  dalam penelitian ini, yaitu Kluster 1 dengan 8 provinsi, Kluster 2 terdiri dari 19 provinsi, dan Kluster 3 terdiri  dari  7  provinsi.  Taksonomi  kluster didasarkan pada kesamaan karakteristik masing-masing  provinsi,  dilihat  dari  jarak
minimum  (Butarbutar  et  al.,  2017;  Everitt  & Hothorn,  2011;  Windarto,  2017).  Hasilnya menjelaskan bahwa provinsi dalam satu kluster didokumentasikan  memiliki  kesamaan  yang lebih  baik  daripada  provinsi  di  kluster  lain ketika  semua  indikator  dipertimbangkan  dan memiliki jarak minimum paling sedikit.
Tabel. 4. Keanggotaan Kluster Guru SMK di Indonesia
No Provinsi X1(%) X2(%) S_ X1 S_X2 Kluster 1 Prov. D.K.I. Jakarta 3.15 59.02 -0.292866530 3.06143160 3 2 Prov. Jawa Barat 4.55 48.29 0.759941460 1.35730260 3 3 Prov. Jawa Tengah 2.71 31.79 -0.629567939 -1.26433583 2 4 Prov. D.I. Yogyakarta 2.52 40.11 -0.768476746 0.05708375 2 5 Prov. Jawa Timur 2.27 35.38 -0.955222740 -0.69325765 2 6 Prov. Aceh 1.30 32.98 -1.689634770 -1.07420859 2 7 Prov. Sumatera Utara 4.23 44.51 0.523014094 0.75622057 3 8 Prov. Sumatera Barat 1.87 33.24 -1.257881104 -1.03343687 2 9 Prov. Riau 3.57 39.20 0.022021986 -0.08642227 2 10 Prov. Jambi 2.60 35.68 -0.709910665 -0.64654496 2 11 Prov. Sumatera Selatan 4.65 42.36 0.840820012 0.41466139 1 12 Prov. Lampung 6.40 45.68 2.154888857 0.94234831 1 13 Prov. Kalimantan Barat 5.40 46.36 1.405765755 1.04985347 1 14 Prov. Kalimantan Tengah 3.50 32.52 -0.029003106 -1.14764374 2 15 Prov. Kalimantan Selatan 2.89 31.89 -0.493427423 -1.24823561 2 16 Prov. Kalimantan Timur 2.71 33.47 -0.629778127 -0.99641660 2 17 Prov. Sulawesi Utara 2.95 45.41 -0.444898550 0.89941793 3 18 Prov. Sulawesi Tengah 2.89 39.99 -0.490836333 0.03918808 2 19 Prov. Sulawesi Selatan 2.01 34.85 -1.155876012 -0.77715260 2 20 Prov. Sulawesi Tenggara 2.75 35.07 -0.594847015 -0.74243812 2 21 Prov. Maluku 4.38 37.50 0.630511672 -0.35781939 1 22 Prov. Bali 3.33 38.50 -0.158145907 -0.19875496 2 23 Prov. Nusa Tenggara Barat 2.55 40.72 -0.748616485 0.15492323 2 24 Prov. Nusa Tenggara Timur 5.87 39.53 1.755799812 -0.03520508 1 25 Prov. Papua 5.78 36.59 1.693357386 -0.50131627 1 26 Prov. Bengkulu 3.42 39.42 -0.092361077 -0.05142410 2 27 Prov. Maluku Utara 6.42 42.62 2.175654131 0.45621835 1 28 Prov. Banten 3.04 49.06 -0.378966272 1.47910616 3 29 Prov. Kep. Bangka Belitung 3.79 32.79 0.190860490 -1.10483236 2 30 Prov. Gorontalo 3.53 44.11 -0.008479025 0.69272390 3 31 Prov. Kepulauan Riau 3.59 51.04 0.035380644 1.79294058 3 32 Prov. Papua Barat 4.23 34.77 0.522499252 -0.79035346 2 33 Prov. Sulawesi Barat 4.18 39.17 0.481045738 -0.09242651 1 34 Prov. Kalimantan Utara 1.34 37.79 -1.662765461 -0.31119496 2
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  provinsi- provinsi  di  kluster  1  memiliki  nilai  rata-rata lebih  kecil  dari  nilai  total  untuk  semua parameter.  Hal  ini  dapat  diketahui  dari  semua nilai  indikator  yang  memiliki  tanda  negatif. Sedangkan provinsi yang masuk dalam kluster 3  memperoleh  nilai  sedang.  Kluster  1  terdiri dari  provinsi-provinsi  dengan  rata-rata  jumlah semua indikator yang rendah karena semua nilai
menunjukkan angka yang rendah dibandingkan dengan kluster lainnya, maka semua nilai juga dianggap  positif.  Artinya  provinsi-provinsi  di kluster 2 merepresentasikan pemenuhan standar kualifikasi  guru  dan  pengalaman  kerja  guru yang  terbaik  dibandingkan  dengan  provinsi- provinsi  di  kluster  1  dan  kluster  3.  Persentasi provinsi-provinsi yang masuk ke dalam kluster
2  sebesar  55,89%.  Plot  klusterisasi      dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Plot Klusterisasi
Secara komprehensif, proses klusterisasi memungkinkan kita untuk memetakan kualitas pendidikan (Ananda, 2019; Nugraha & Hairani, 2018; Oktavianty & Handayani, 2019; Fadhli & Subanar,  2011).  Menarik  untuk  didiskusikan adalah  provinsi  DKI  Jakarta  yang  merupakan Daerah  Khusus  Ibu  Kota  justru  masuk  pada kluster  3  (kluster  rendah).  Provinsi  lain  di sekitar  DKI  Jakarta  seperti  Banten  dan  Jawa Barat  yang  paling  dekat  aksesnya  dengan pemerintah  pusat  dibanding  provinsi  lain  juga masuk dalam kluster.
Menyikapi  hal  ini,  manajemen  sekolah menengah  atas  di  setiap  provinsi  harus menyadari  sepenuhnya  pentingnya  melakukan analisis mendalam. Klasifikasi kluster berfungsi untuk membuat profil dalam pemetaan provinsi yang  termasuk  dalam  kluster  utama,  provinsi yang  terdokumentasi  dalam  kluster  menengah, dan yang dikategorikan sebagai kluster terakhir.
Adanya  peta  ini  memungkinkan  pengelola pendidikan di Indonesia untuk membandingkan pemenuhan standar kualifikasi dan pengalaman kerja  guru  kualitas  di  setiap  provinsi  atau kabupaten  (Nugraha  &  Hairani,  2018).  Selain itu,  kluster  utama  dapat  menjadi  percontohan bagi provinsi lain dalam mengelola SDM guru untuk mendorong peningkatan kualitas pendidikan.  Untuk  itu,  sangat  penting  untuk melakukan perbaikan dalam penyediaan kesempatan dan fasilitas untuk mengembangkan diri secara berkrlanjutan Strategi peningkatan kualitas guru SMK secara berkelanjutan cukup bervariasi. Strategi ini  disebut  dengan  istilah  pengembangan profesional  berkelanjutan  (PKB)  yang  antara lain  magang  di  industri,  uji  kompetensi keahlian,  pelatihan  di  tempat  kerja,  aktif menjadi anggota atau pengurus asosiasi profesi, studi lanjut, insentif atau tunjangan, pendidikan
profesi guru, dan pembiayaan (Budiman, 2014). Sudah  semestinya  hal  tersebut  difasilitasi  oleh pengelola pendidikan. Tidak menutup
kemungkinan  pula  bagi  guru  yang  telah
menerima tunjangan sertifikasi untuk
menyisihkan dana guna melanjutkan
pendidikan  akademik  maupun  mengikuti pelatihan.

## SIMPULAN
Sebuah  pembanding  dalam  pengelolaan guru  SMK  di  Indonesia  sangat  penting. Klusterisasi  memberikan  wawasan  tentang pengelompokan provinsi-provinsi yang memiliki  kinerja  yang  baik  untuk  dapat diteladani.  Klasifikasi  pengelolaan  guru  di semua provinsi menghasilkan kluster 1, kluster 2, dan kluster 3. Provinsi-provinsi yang masuk dalam  kluster  2  merupakan  kluster  terbaik dalam  pengelolaan  guru,  dilihat  dari  2 parameter  yakni  kualifikasi  pendidikan  dan pengalaman mengajar guru.
Provinsi yang masuk kluster 2 sebanyak 19
(55,89 %) antara lain: Prov. Jawa Tengah, Prov. D.I. Yogyakarta, Prov. Jawa Timur, Prov. Aceh, Prov. Sumatera Barat, Prov. Riau, Prov. Jambi, Prov.  Kalimantan  Tengah,  Prov.  Kalimantan Selatan,  Prov.  Kalimantan  Timur,  Prov. Sulawesi Tengah, Prov. Sulawesi Selatan, Prov. Sulawesi  Tenggara,  Prov.  Bali,  Prov.  Nusa Tenggara  Barat,  Prov.  Bengkulu,  Prov.  Kep. Bangka  Belitung,  Prov.  Papua  Barat,  Prov. Kalimantan  Utara.  Provinsi  lain  harus  belajar dari  dan  merefleksikan  pendekatan  provinsi yang masuk kategori 2 sebagai kategori terbaik untuk  memenuhi  kualifikasi  pendidikan  dan meningkatkan  pengalaman  kerja  guru  dalam rangka  meningkatkan  kualitas  pembelajaran. Dengan  demikian,  mutu  pendidikan  nasional dapat  ditingkatkan  secara  sistematis  dan terstruktur.
Studi yang lebih mendalam
direkomendasikan lebih lanjut untuk memeriksa  masuknya  indikator  lain  dari kualitas  guru  SMK.  Selain  itu,  metode taksonomi yang beragam juga dapat diterapkan untuk membandingkan hasil akhir dari analisis kluster.  Demikian  pula  parameter  pendidikan lainnya,  termasuk  di  perguruan  tinggi,  juga
perlu  diklasifikasikan  menurut  standar  mutu pendidikan nasional.

## DAFTAR RUJUKAN
Ananda,  R.  (2019).  Analisis  mutu  pendidikan sekolah menengah atas program ilmu alam di  Jawa  Tengah  dengan  algoritme  K- means terorganisir. Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and  Applications  (INISTA),  2(1),  65–72. https://doi.org/10.20895/inista.v2i1.97
Aoyama, I., Barnard-Brak, L., & Talbert, T. L.
(2011). Cyberbullying among high school students:  Cluster  analysis  of  sex  and  age differences  and  the  level  of  parental monitoring. International Journal of Cyber Behavior,  Psychology  and  Learning (IJCBPL), 1(1), 25–35. https://doi.org/10.4018/ijcbpl.2011010103
Butarbutar, N., Windarto, A. P., Hartama, D., &
Solikhun,  S.  (2017).  Komparasi  kinerja algoritma  fuzzy  c-means  dan  k-means dalam pengelompokan data siswa berdasarkan prestasi nilai akademik siswa. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan
Teknik Informatika) , 1 (1), 46.
https://doi.org/10.30645/jurasik.v1i1.8
Chabrol,  H.,  Melioli,  T.,  Van  Leeuwen,  N.,
Rodgers, R., & Goutaudier, N. (2015). The Dark  Tetrad:  Identifying  personality profiles in high-school students. Personality and Individual Differences, 83, 97–101.
https://doi.org/10.1016/j.paid.2015.03.051 D. Ivie, Stanley. 2001. International Journal of Science  Education.  Experienced  Teachers Insist that Effective Teaching is Primarily a  Science,  Vol.  121,  No.  3,  pp.  520-534. Texas:  Educational  Leadership  Texas Woman’s University Denton.
Desmet,  A.,  Aelterman,  N.,  Bastiaensens,  S.,
Van Cleemput, K., Poels, K., Vandebosch,
H.,  Cardon,  G.,  &  De  Bourdeaudhuij,  I. (2015).  Secondary  school  educators’
perceptions  and  practices  in  handling cyberbullying  among  adolescents:  A cluster analysis. Computers and Education,
88, 192–201. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.0 5.006 Diaz,  M.  J  Martin.  International  Journal  of Science Education: Educational
Background,  Teaching  Experience  and
Teacher’s  Views  on  the  Inclusion  of
Nature  of  Science  in  the  Science Curriculum,  Vol.  28,  No.  10,  18  August 2006,  pp.  1161–1180.  Spain:  Institute  of Secondary Education Jorge Manrique.
Everitt,  B.,  &  Hothorn,  T.  (2011).  An
introduction to applied multivariate
analysis  with  R.  Springer  Science  &
Business Media.
Budiman, A. (2014, November 13). Menyiapkan  Guru  Profesional  di  SMK Teknik Kendaraan Ringan (TKR). Prosiding  Konvensi  Nasional  Asosiasi
Pendidikan  Teknologi  Dan  Kejuruan
(APTEKINDO) Ke-7 .
Fadhli  &  Subanar,  (2011).  Analisis  kluster untuk pemetaan mutu pendidikan di Aceh.
[Yogyakarta]: Universitas Gadjah Mada Härdle,  W.  K.,  &  Simar,  L.  (2012).  Applied multivariate statistical analysis. In Applied Multivariate Statistical Analysis. https://doi.org/10.1007/978-3-642-17229- 8 Kemdikbud. (2019). Neraca Pendidikan Daerah . https://npd.kemdikbud.go.id/ Kemdikbud. (2019). Sertifikasi Guru https://jendela.data.kemdikbud.go.id/
Kemdikbud.  (2021). Statistik  Pendidikan . https://statistik.data.kemdikbud.go.id/inde
x.php/page/smk
Natural  Science:  Journal  of  Science  and
Technology, 8(3), 191–197. https://doi.org/10.22487/25411969.2019.v
8.i3.14960
Ng,  B.  L.  L.,  Liu,  W.  C.,  &  Wang,  J.  C.  K.
(2016). Student motivation and learning in mathematics  and  science:  A  cluster analysis.  International  Journal  of  Science
and Mathematics Education, 14(7), 1359– 1376. https://doi.org/10.1007/s10763-015- 9654-1
Nugraha, G. S., & Hairani, H. (2018). Aplikasi pemetaan kualitas pendidikan di Indonesia menggunakan  metode  k-means.  Jurnal
MATRIK, 17(2), 13–23. https://doi.org/10.30812/matrik.v17i2.84 Oktavianty,  E.,  Junaidi,  &  Handayani,  L. (2019).  Pengelompokkan  kabupaten/kota di Sulawesi berdasarkan indikator pendidikan  menggunakan  analisis  kluster average linkage dan median linkage.
Papi,  M.,  &  Teimouri,  Y.  (2014).  Language learner  motivational  types:  A  cluster analysis study. Language Learning, 64(3), 493–525. https://doi.org/10.1111/lang.12065 Prayoga, A., & Zain, I. (2016). Analisis faktor dan pengelompokan kecamatan berdasarkan  indikator  mutu  pendidikan jenjang  pendidikan  dasar  di  Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 4(2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v4i2.1 0920
Russell,  S.,  &  Norvig,  P.  (2010). Artificial Intelligence:  A  Modern  Approach (3rd ed.). Pearson Education, Inc.
Thrun, M. C. (2018).  Projection-based clustering  through  self-organization  and swarm  intelligence.  In Projection-Based Clustering  through Self-Organization  and Swarm Intelligence . Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3- 658-20540-9
Widiyaningtyas,  T.,  Prabowo,  M.  I.  W.,  & Pratama, M. A. M. (2017). Implementation of K-means clustering method to distribution  of  high  school  teachers.  2017 4th International Conference on Electrical Engineering,  Computer  Science  and Informatics (EECSI), 1–6.
Wijayanto,  F.  (2016).  Clustering  analysis  on Indonesian education quality performance using  input–output  model.  Advanced Science  Letters,  22(10),  2799–2803. https://doi.org/10.1166/asl.2016.7127 Windarto, A. P. (2017). Penerapan datamining pada  ekspor buah-buahan  menurut  negara
tujuan  menggunakan  k-means  clustering method. Techno.Com , 16 (4),  348–357.
https://doi.org/10.33633/tc.v16i4.1447
Yamauchi, F. (2011). School quality, clustering,  and  government  subsidy  in post-apartheid South Africa. Economics of Education Review, 30(1), 146–156. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2010 .08.002