DATA-DRIVEN DECISION MAKING DALAM PEMBELAJARAN: SEBUAH TINJAUAN SISTEMATIS TENTANG PERAN, TANTANGAN, DAN PRAKTIK GURU - Luthfi Yacob; Adam Pinaria; Yunita Septiani; Ahmad Subagyo; Rabiatul Adawiyah (TEACHING : Jurnal Inovasi Keguruan dan Ilmu Pendidikan, 2026)
ABSTRACT Digital transformation in education has significantly increased the availability of school data; however, its use to support teachers' instructional decision-making remains limited. This study aims to analyze the role of Data-Driven Decision Making (DDDM) at the classroom level, identify major barriers to its implementation, and formulate effective teaching practices for meaningful data utilization. A Systematic Literature Review (SLR) was conducted following the PRISMA 2020 guidelines. The review process included identification, screening, eligibility assessment, quality appraisal using the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) 2018, and thematic synthesis of 13 primary studies published between 2021 and 2025 from both international and national databases. The findings reveal three major barriers to effective DDDM implementation: limited instructional data literacy among teachers, cultural resistance reflected in deficit thinking, and the dominance of a compliance-oriented school culture. Conversely, successful implementation is supported by decision-driven data collection, the institutionalization of collaborative data teams within Professional Learning Communities, and the establishment of psychological safety by school leaders to encourage reflective data use. The study concludes that successful DDDM implementation depends primarily on strengthening human capacity and transforming organizational culture rather than relying solely on technological advancement. These findings provide important implications for improving Data-Based Planning (Perencanaan Berbasis Data/PBD) policies in Indonesia by strengthening teachers' data literacy, fostering collaborative learning cultures, and creating supportive school environments for evidence-based decision making. ABSTRAK Transformasi digital di bidang pendidikan menghasilkan ketersediaan data yang semakin melimpah di sekolah, namun pemanfaatannya sebagai dasar pengambilan keputusan instruksional oleh guru masih belum optimal. Penelitian ini bertujuan menganalisis peran Data-Driven Decision Making (DDDM) pada tingkat kelas, mengidentifikasi berbagai hambatan implementasinya, serta merumuskan praktik guru yang efektif dalam memanfaatkan data untuk meningkatkan kualitas pembelajaran. Penelitian menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan mengacu pada pedoman PRISMA 2020. Proses penelitian meliputi identifikasi, penyaringan, penilaian kelayakan, penilaian kualitas menggunakan Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) 2018, serta sintesis tematik terhadap 13 artikel primer yang diterbitkan pada periode 2021–2025 dari basis data internasional dan nasional. Hasil kajian menunjukkan bahwa implementasi DDDM di tingkat kelas masih menghadapi tiga hambatan utama, yaitu rendahnya literasi data instruksional guru, resistensi budaya berupa bias kognitif (deficit thinking), serta dominasi budaya kepatuhan administratif (compliance culture). Sebaliknya, praktik yang terbukti efektif meliputi penerapan pengumpulan data berbasis keputusan (decision-driven data collection), penguatan kolaborasi melalui tim data dalam Komunitas Belajar, dan penciptaan keamanan psikologis oleh pimpinan sekolah untuk mendorong penggunaan data secara reflektif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa keberhasilan implementasi DDDM lebih ditentukan oleh peningkatan kapasitas sumber daya manusia dan transformasi budaya organisasi dibandingkan oleh ketersediaan teknologi semata. Temuan ini memberikan implikasi penting bagi penguatan kebijakan Perencanaan Berbasis Data (PBD) di Indonesia melalui peningkatan literasi data guru, pengembangan budaya kolaboratif, dan penciptaan lingkungan sekolah yang mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti.