K-Means Clustering untuk Klasifikasi Standar Kualifikasi Pendidikan dan Pengalaman Kerja Guru SMK di Indonesia - Aris Eko Wibowo; Theophile Habanabakize (Jurnal Dinamika Vokasional Teknik Mesin, 2022)
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.