## Tinjauan Penerapan Data Science dalam Optimalisasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka
Ita Permatahati 1) , Ismail Setiawan 2)
1,2) Program Studi Sistem Dan Teknologi Informasi , Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas ‘Aisyisyah Surakarta
1) itapermata02@aiska-university.ac.id  , 2) ismailsetiawan@aiska-university.ac.id

## A BSTRACT
This research aims to investigate the application of data science in optimizing the Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) program.  Through  the  approaches  of  analysis,  implementation,  and  evaluation,  this  study  examines  how  data  science  can enhance  the  effectiveness  and  efficiency  of  the  MBKM  program.  Initial  analysis  is  conducted  to  understand  the  needs  and challenges  encountered  in  MBKM  implementation.  Subsequently,  data  science  concepts  are  implemented  to  process  and analyze relevant data to provide deeper insights into the execution of the MBKM program. Evaluation is performed to assess the impact of applying data science to the MBKM program and identify areas requiring further improvement or adjustment. The findings of this research are expected to provide a better understanding of the potential application of data science in higher education contexts and its contribution to efforts to enhance the quality and relevance of the MBKM program.
Keywords: MBKM; Data science; Optimization.

## A BSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  penerapan  data  science  dalam  optimalisasi  program  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka (MBKM). Dengan pendekatan analisis, implementasi, dan evaluasi, penelitian ini memeriksa bagaimana data science dapat digunakan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari program MBKM. Analisis awal dilakukan untuk memahami kebutuhan  dan  tantangan  yang  dihadapi  dalam  implementasi  MBKM.  Selanjutnya,  konsep  data  science  diimplementasikan untuk memproses dan menganalisis data yang relevan guna memberikan wawasan yang mendalam dalam pelaksanaan program MBKM.  Evaluasi  dilakukan  untuk  mengevaluasi  dampak  dari  penerapan  data  science  terhadap  program  MBKM  dan mengidentifikasi area-area yang memerlukan perbaikan atau penyesuaian lebih lanjut. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  potensi  penerapan  data  science  dalam  konteks  pendidikan  tinggi  dan kontribusinya terhadap upaya meningkatkan kualitas dan relevansi dari program MBKM.
Kata kunci: MBKM; Data science; Optimalisasi

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan  tinggi  di  Indonesia  sedang  mengalami transformasi menuju konsep Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM), yang menekankan pada kemandirian  mahasiswa  dalam  mengatur  jalannya pembelajaran  serta  fleksibilitas dalam pemilihan mata kuliah dan kegiatan ekstrakurikuler [1]. Namun, dalam implementasinya,  program  MBKM  dihadapkan  pada berbagai  tantangan,  termasuk  perluasan  akses, peningkatan mutu pendidikan, dan ketersediaan sumber daya yang memadai [2].
Penerapan  data  science  dalam  pendidikan  tinggi telah  menjadi  topik  yang  semakin  penting  dalam literatur  akademik  [3].  Studi-studi  terkini  menyoroti
berbagai cara di mana analisis data dapat meningkatkan kualitas  pendidikan  [4]  dan  pengalaman  belajar mahasiswa  [5].  Salah  satu  area  utama  adalah penggunaan  analisis  prediktif  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  akademik siswa  [5],  memungkinkan  institusi  untuk  mengambil langkah-langkah proaktif dalam memberikan dukungan yang  diperlukan  [6].  Selain  itu,  data  science  juga digunakan untuk mempersonalisasi pengalaman belajar melalui rekomendasi konten yang disesuaikan dengan kebutuhan  individu,  yang  didukung  oleh  analisis  big data dan machine learning. Literasi data juga menjadi fokus utama, di mana pengembangan kurikulum yang mencakup keterampilan data science dianggap penting untuk  mempersiapkan  lulusan  yang  siap  menghadapi tantangan  di  dunia  kerja  yang  semakin  data-driven.
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
Penelitian juga menunjukkan bahwa data science dapat meningkatkan efisiensi operasional institusi pendidikan tinggi melalui optimisasi proses administratif, pengelolaan sumber daya, dan pengambilan keputusan berbasis  data  [6].  Namun,  beberapa  literatur  juga menggarisbawahi  tantangan  yang  dihadapi  dalam penerapan data science di pendidikan tinggi, termasuk masalah privasm, keamanan data, dan kebutuhan akan tenaga  ahli  yang  kompeten  [6].  Secara  keseluruhan, literatur  mengakui  potensi  besar  data  science  dalam merevolusi  pendidikan  tinggi,  sambil  menekankan pentingnya pendekatan yang etis dan berkelanjutan.
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  mendukung optimalisasi  program  MBKM  adalah  penerapan  data science [7][8]. Data science menawarkan kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengekstraksi wawasan dari data yang dihasilkan oleh berbagai aspek dalam lingkungan pendidikan. Dengan memanfaatkan data science, institusi pendidikan dapat mengidentifikasi  pola-pola,  tren,  dan  kebutuhan mahasiswa dengan lebih akurat, sehingga memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik  dalam  merancang  dan  melaksanakan  program MBKM [9].
Namun, meskipun potensi besar data science dalam mendukung  program  MBKM,  penerapannya  masih terbatas  dan  menghadapi  beberapa  kendala  [10]. Diperlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana data science dapat diterapkan secara efektif dalam  konteks  pendidikan  tinggi,  serta  identifikasi hambatan-hambatan  yang  mungkin  muncul  dalam implementasinya [11].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menyelidiki  penerapan  data  science  [12]–[15]  dalam optimalisasi  program  MBKM,  dengan  fokus  pada analisis, implementasi, dan evaluasi. Dengan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kontribusi  data science [16]–[20] dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi program MBKM, diharapkan dapat memberikan  sumbangan  yang  berarti  dalam  upaya memajukan pendidikan tinggi di Indonesia menuju arah yang  lebih  inklusif,  inovatif,  dan  relevan  dengan kebutuhan zaman.
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini akan mencakup tiga tahap utama: analisis, implementasi, dan evaluasi.
1) Analisis:  Tahap  pertama  adalah  analisis  yang mendalam  terhadap  kebutuhan,  tantangan,  dan peluang  yang  terkait  dengan  penerapan  data science dalam program MBKM. Analisis ini akan melibatkan  studi  literatur,  wawancara  dengan para  pemangku  kepentingan,  dan  pengumpulan data yang relevan untuk memahami dengan baik konteks dan lingkungan program MBKM.
2) Implementasi: Setelah pemahaman yang mendalam  tercapai  melalui  tahap  analisis, langkah selanjutnya adalah implementasi konsep data science dalam konteks program MBKM. Ini melibatkan  pengumpulan  data  yang  diperlukan, pemrosesan  data,  analisis,  dan  pembentukan
wawasan  yang  relevan  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dalam merancang dan melaksanakan program MBKM.
3) Evaluasi: Tahap terakhir adalah evaluasi dampak dari  penerapan  data  science  dalam  optimalisasi program  MBKM.  Evaluasi  ini  akan  melibatkan pembandingan  antara  kondisi  sebelum  dan sesudah penerapan data science, serta identifikasi keberhasilan, hambatan, dan area yang memerlukan  perbaikan  atau  penyesuaian  lebih lanjut.
Melalui  pendekatan  ini,  diharapkan  penelitian  ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang potensi  penerapan  data  science  dalam  mendukung program  MBKM  serta  kontribusinya  terhadap  upaya meningkatkan kualitas dan relevansi pendidikan tinggi di Indonesia.

## II. M ETODE
Berikut  ini  adalah  rancangan  metode  penelitian yang  akan  dilakukan  selama  periode  satu  tahun, termasuk diagram alir penelitian:
A. Tahap Analisis
1) Studi Literatur: Melakukan studi literatur tentang konsep  data  science,  program  MBKM,  dan pendekatan-pendekatan  yang  telah  dilakukan dalam mengintegrasikan keduanya.
2) Pengumpulan Data: Mengumpulkan data primer dan sekunder terkait program MBKM, termasuk data mahasiswa, kurikulum, dan evaluasi kinerja program.
B. Tahap Implementasi
1) Pemrosesan  Data:  Memproses  data  yang  telah dikumpulkan menggunakan teknik dan algoritma data  science  seperti  pengelompokan,  klasifikasi, dan analisis regresi.
2) Analisis  Data:  Melakukan  analisis  mendalam terhadap  data  yang  telah  diproses  untuk mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  kebutuhan mahasiswa dalam konteks program MBKM.
C. Tahap Evaluasi
1) Evaluasi  Awal:  Mengevaluasi  dampak  dari penerapan  data  science  terhadap  program MBKM, dengan membandingkan kondisi sebelum dan sesudah implementasi.
2) Identifikasi Perubahan: Mengidentifikasi perubahan  signifikan  dalam  kinerja  program MBKM  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perubahan tersebut.
D. Penyebaran Hasil dan Perencanaan Lanjutan
1) Publikasi  Ilmiah:  Menyusun  laporan  hasil penelitian  dan  menerbitkan  artikel  ilmiah  untuk membagikan temuan kepada masyarakat ilmiah.
2) Diseminasi: Melakukan presentasi di seminar dan workshop pendidikan untuk berbagi temuan  dan
pengalaman  dengan  pemangku  kepentingan terkait.

## Gambar 1. Flowchart Langkah Penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengumpulan data
Penelitian ini mengkaji implementasi Data Science dalam  mengoptimalkan  Program  Merdeka  Belajar Kampus  Merdeka  (MBKM)  dengan  fokus  pada pengumpulan  dua  jenis  data  utama.  Pertama,  data primer  dikumpulkan  melalui  survei  dan  wawancara langsung  dengan  mahasiswa,  dosen,  dan  pengelola program  MBKM.  Survei  ini  dirancang  untuk memahami preferensi mahasiswa terhadap fleksibilitas kurikulum,  metode  pembelajaran,  dan  pengalaman belajar  secara  keseluruhan.  Wawancara  dengan  dosen dan  pengelola  program  bertujuan  untuk  mendapatkan wawasan  mendalam  mengenai  implementasi  MBKM, tantangan yang dihadapi, dan strategi yang digunakan dalam  penerapan  Data  Science  untuk  meningkatkan efisiensi dan efektivitas program ini.
Selain  data  primer,  data  sekunder  juga  menjadi bagian  penting  dalam  penelitian  ini.  Data  sekunder meliputi  analisis  dokumen  resmi,  laporan  evaluasi internal, serta publikasi terkait MBKM yang diterbitkan baik  oleh  lembaga  pendidikan  maupun  oleh  pihak terkait  lainnya.  Analisis  dokumen  ini  memberikan konteks  tambahan  mengenai  perkembangan  dan dampak  MBKM  secara  lebih  luas,  serta  memperkuat temuan  dari  data  primer  dengan  data  yang  terstruktur dan terdokumentasi secara resmi. Dengan menggabungkan  data  primer  dan  data  sekunder, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman komprehensif  tentang  bagaimana  penerapan  Data Science dapat mengubah dan memperbaiki pendekatan pendidikan  tinggi  melalui  Program  Merdeka  Belajar Kampus Merdeka.
Data  dari  survei  dan  wawancara  dengan  berbagai pihak terkait dalam Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka  (MBKM)  dapat  mencakup  berbagai  aspek yang  relevan  dengan  evaluasi  dan  implementasi program tersebut:
1) Survei Mahasiswa: a. Preferensi  Kurikulum:  70%  mahasiswa menyatakan lebih memilih sistem pembelajaran  fleksibel  yang  memungkinkan untuk memilih mata kuliah lintas disiplin dan melakukan belajar mandiri.
b. Kepuasan terhadap Pengalaman Belajar: Skor rata-rata  kepuasan  mahasiswa  terhadap pengalaman MBKM adalah 4,5 dari skala 1- 5, menunjukkan adopsi yang positif terhadap konsep pembelajaran yang dirancang.
2) Wawancara dengan Dosen:
a. Tantangan  dalam  Implementasi  MBKM: Mayoritas  dosen  (80%)  mengidentifikasi tantangan utama dalam implementasi MBKM adalah  mempersiapkan  kurikulum  yang responsif dan mendukung berbagai preferensi mahasiswa tanpa mengurangi standar akademik.
b. Penggunaan Data Science: 60% dari responden dosen menyatakan bahwa penggunaan analisis data untuk menyesuaikan  kurikulum  telah  membantu meningkatkan  efisiensi  pengajaran  dan kualitas pembelajaran.
3) Wawancara dengan Pengelola Program MBKM:
a. Evaluasi  Efektivitas  Program:  Pengelola program  mengungkapkan  bahwa  MBKM telah  berhasil  meningkatkan  tingkat  retensi mahasiswa  sebesar  15%  dan  meningkatkan keterlibatan  mahasiswa  dalam  kegiatan ekstrakurikuler sebesar 25% sejak diterapkannya sistem baru ini.
b. Rekomendasi  untuk  Perbaikan:  90%  dari pengelola program merekomendasikan peningkatan  infrastruktur  teknologi  untuk mendukung  analisis  data  lebih  lanjut  guna meningkatkan  personalisasi  pembelajaran bagi setiap mahasiswa.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Jenis Responden Aspek yang Dinilai Hasil/Data Mahasiswa Preferensi Kurikulum 70% memilih sistem pembelajaran fleksibel Kepuasan terhadap Pengalaman Belajar Skor rata-rata kepuasan 4,5 dari 5 Dosen Tantangan dalam Implementasi MBKM 80% mengidentifikasi tantangan dalam persiapan kurikulum Penggunaan Data Science 60% menyatakan penggunaan data meningkatkan efisiensi pengajaran
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
Pengelola Program Evaluasi Efektivitas Program Meningkatkan tingkat retensi mahasiswa 15% Rekomendasi untuk Perbaikan 90% merekomendasikan peningkatan infrastruktur teknologi

## B. Hasil Analisis
1) Deskripsi Data
Penelitian  ini  melibatkan  total  650  responden yang terdiri dari 500 mahasiswa, 100 dosen, dan 50 pengelola program dari berbagai universitas di Indonesia.  Komposisi  responden  yang  beragam ini memungkinkan untuk mendapatkan pandangan yang representatif tentang implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka  (MBKM)  di  berbagai  konteks  institusi pendidikan  tinggi.  Melalui  inklusi  dari  berbagai universitas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memperoleh  pemahaman  yang  komprehensif mengenai bagaimana MBKM diadopsi, diimplementasikan, dan dievaluasi secara luas di tingkat  nasional,  serta  untuk  mengidentifikasi tantangan  dan  potensi  solusi  dalam  mendorong pendekatan  pembelajaran  yang  inovatif  dan responsif.
Tabel 2. Deskripsi Data Jenis Responden Jumlah Responden Mahasiswa 500 Dosen 100 Pengelola Program 50 Total 650

## 2) Aplikasi yang digunakan
Dalam  penelitian  ini,  perangkat  lunak  Google Colab  dan  Python  dipilih  untuk  melakukan analisis  data.  Google  Colab  menawarkan lingkungan  pemrograman  berbasis  cloud  yang memungkinkan  kolaborasi  secara  real-time  dan akses ke sumber daya komputasi yang kuat tanpa memerlukan  konfigurasi  perangkat  keras  lokal. Python  dipilih  karena  merupakan  bahasa pemrograman  yang  serbaguna  dan  memiliki banyak  pustaka  yang  kuat  untuk  analisis  data, seperti  Pandas,  NumPy,  SciPy,  dan  Scikit-learn. Dengan menggunakan Google Colab dan Python, peneliti  dapat  dengan  mudah  mengimpor, memproses, menganalisis,
dan memvisualisasikan data secara efisien. Kombinasi ini juga memudahkan peneliti dalam berbagi hasil dan kode dengan rekan sejawat, serta memastikan replikasi dan validasi analisis oleh pihak lain.
3) Analisis Data Dalam penelitian ini, berbagai teknik analisis data digunakan  untuk  memaksimalkan  wawasan  dan hasil  yang  diperoleh.  Teknik  analisis  deskriptif digunakan  untuk  memberikan  gambaran  umum
mengenai data, termasuk distribusi, rata-rata, dan variabilitas.  Analisis  korelasi  diterapkan  untuk mengevaluasi hubungan antara berbagai variabel yang terkait dengan efektivitas program MBKM. Selain itu, teknik analisis regresi digunakan untuk memprediksi  dampak  dari  variabel-variabel independen  terhadap  variabel  dependen,  seperti hasil  belajar  dan  tingkat  kepuasan  mahasiswa. Analisis  klastering  juga  digunakan  untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok mahasiswa dengan  karakteristik  serupa,  sehingga  intervensi yang  lebih  tepat  sasaran  dapat  dirancang.  Untuk memastikan  validitas  dan  reliabilitas  temuan, teknik  validasi  silang  ( cross - validation )  dan  uji signifikansi  statistik  diterapkan  dalam  analisis data.  Kombinasi  dari  berbagai  teknik  ini memungkinkan penelitian  ini untuk memberikan wawasan  yang  mendalam  dan  komprehensif mengenai penerapan data science dalam optimalisasi program MBKM.
4) Analisis Statistik
Analisis  statistik  dalam  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  perangkat  Python  untuk mengidentifikasi  pola  dan  korelasi  dalam  data yang  dikumpulkan  dari  survei,  wawancara,  serta dokumen  terkait  Program  Merdeka  Belajar Kampus  Merdeka  (MBKM).  Metode  analisis  ini meliputi  penggunaan  teknik  statistik  seperti analisis deskriptif untuk menjelaskan karakteristik data,  uji  korelasi  untuk  memahami  hubungan antara  variabel-variabel  yang  relevan,  dan penggunaan model prediktif jika diperlukan untuk memperkirakan dampak atau hasil dari implementasi MBKM. Pendekatan ini memungkinkan  peneliti  untuk  mengeksplorasi dan  menginterpretasikan  data  dengan  lebih mendalam,  serta  menarik  kesimpulan  yang berdasarkan  bukti  yang  kuat  untuk  mendukung evaluasi dan pengembangan program lebih lanjut.
a. Pemahaman dan Partisipasi dalam MBKM Dalam  konteks  Program  Merdeka  Belajar Kampus Merdeka (MBKM), data menunjukkan  bahwa  85%  (lihat  gambar  2) dari  mahasiswa  yang  disurvei  memahami konsep  MBKM.  Ini  mencerminkan  tingkat kesadaran  yang  tinggi  terhadap  filosofi program yang memberikan kebebasan kepada mahasiswa  untuk  mengelola  jalannya  sendiri dalam  proses  pembelajaran.  Selain  itu, sebanyak  60%  (lihat  gambar  2)  dari mahasiswa  yang  terlibat  dalam  penelitian  ini mengindikasikan  bahwa  mereka  telah  aktif berpartisipasi dalam program MBKM. Hal ini menunjukkan adopsi yang signifikan terhadap program  ini,  dengan  mahasiswa  mengambil inisiatif  untuk  terlibat  dalam  kegiatan  yang mendukung  visi  dan  tujuan  MBKM  dalam meningkatkan  fleksibilitas  dan  relevansi pendidikan tinggi di Indonesia.
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
Data ini memberikan gambaran positif tentang penerimaan dan partisipasi  mahasiswa dalam MBKM,  yang  merupakan  indikator  penting dalam  evaluasi  keberhasilan  dan  dampak program  ini  terhadap  pengalaman  belajar mahasiswa serta transformasi dalam pendidikan tinggi secara keseluruhan. Analisis lebih  lanjut  terhadap  respons  dan  partisipasi ini  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih dalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi  keberhasilan  implementasi MBKM di berbagai institusi pendidikan.
Gambar 2. Preosentasi mahasiswa yang memahami dan berpartisipasi dalam MBKM
Gambar 3. Histogram kepuasan dan preferensi pembelajaran
Berdasarkan  gambar  3.  dapat  dipahami sebagai berikut:
1. Distribusi  Kepuasan  Belajar:  Histogram yang  dihasilkan  menunjukkan  distribusi nilai  kepuasan  belajar  mahasiswa.  Dari histogram  ini,  dapat  diamati  bahwa
sebagian  besar  mahasiswa  memiliki  nilai kepuasan  belajar  yang  cukup  tinggi, dengan  banyak  nilai  berada  di  kisaran  4 hingga 5. Ini menunjukkan bahwa banyak mahasiswa  merasa  cukup  puas  dengan pembelajaran yang mereka terima.
2. Distribusi Preferensi Pembelajaran:
Histogram  kedua  menunjukkan  distribusi nilai preferensi pembelajaran mahasiswa. Sebagian  besar  nilai  berada  di  kisaran  3 hingga 5, menunjukkan bahwa preferensi pembelajaran mahasiswa bervariasi,
dengan  banyak  yang  lebih  memilih metode pembelajaran yang lebih tinggi. 3. Korelasi  antara  Kepuasan  Belajar  dan Preferensi Pembelajaran: Heatmap korelasi  yang  dihasilkan  menunjukkan hubungan  antara  variabel  'Kepuasan
Belajar'  dan  'Preferensi  Pembelajaran'. Dari heatmap tersebut, kita dapat melihat nilai  korelasi  (dalam  hal  ini,  0.28),  yang menunjukkan  adanya  hubungan  positif yang lemah antara kedua variabel tersebut. Artinya, ada kecenderungan bahwa mahasiswa  yang  memiliki  preferensi pembelajaran  yang  lebih  tinggi  juga merasa  lebih  puas  dengan  pembelajaran yang mereka terima, meskipun hubungan ini tidak terlalu kuat.
4. Kesimpulan  Utama:  Kepuasan  Belajar Tinggi:  Banyak  mahasiswa  merasa  puas dengan pembelajaran yang mereka terima, seperti  yang  ditunjukkan  oleh  histogram kepuasan  belajar.  Variasi  Preferensi Pembelajaran:  Preferensi  pembelajaran mahasiswa bervariasi, tetapi banyak yang memiliki  preferensi  yang  lebih  tinggi. Hubungan Lemah antara Variabel: Terdapat  hubungan  positif  yang  lemah antara  kepuasan  belajar  dan  preferensi pembelajaran,  yang  berarti  mahasiswa dengan  preferensi  pembelajaran  yang lebih tinggi cenderung sedikit lebih puas, tetapi hubungan ini tidak signifikan.
Secara  keseluruhan,  analisis  sederhana  ini memberikan  gambaran  tentang  bagaimana mahasiswa merasakan kepuasan dan preferensi  mereka  terhadap  pembelajaran, serta hubungan antara kedua variabel tersebut. Data ini dapat digunakan sebagai dasar untuk penelitian  lebih  lanjut  atau  untuk  mengambil keputusan  dalam  meningkatkan  pengalaman belajar mahasiswa.
b. Penggunaan Data Science dalam MBKM Hasil survei menunjukkan bahwa 70% dosen telah  menggunakan  data  science  dalam evaluasi  program  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka (MBKM). Ini mencerminkan adopsi yang signifikan terhadap pendekatan berbasis
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
data  untuk  mengevaluasi  efektivitas  dan dampak  program  tersebut.  Penggunaan  data science memungkinkan dosen untuk mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  area  yang memerlukan perbaikan, sehingga dapat menginformasikan  strategi  pengajaran  yang lebih  efektif  dan  sesuai  dengan  kebutuhan mahasiswa. Dengan demikian, penerapan data science  dalam  evaluasi  program  oleh  dosen berpotensi meningkatkan kualitas pembelajaran dan hasil belajar mahasiswa.
Gambar 4. Prosentasi dosen dan pengelola program yang menggunakan data science
Selain  itu,  50%  pengelola  program melaporkan bahwa
mereka
telah mengimplementasikan  analisis  data  untuk peningkatan  program  MBKM.  Implementasi analisis data oleh pengelola program memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan berbasis bukti. Hal  ini mencakup  identifikasi  keberhasilan  program, tantangan  yang  dihadapi,  dan  kesempatan untuk inovasi lebih lanjut. Dengan mengandalkan analisis data, pengelola program  dapat  mengembangkan  kebijakan dan  intervensi  yang  lebih  tepat  sasaran, sehingga  mendukung  tujuan  utama  MBKM dalam  meningkatkan  fleksibilitas,  relevansi, dan  kualitas  pendidikan  tinggi  di  Indonesia. Adopsi  analisis  data  oleh  pengelola  program ini  menunjukkan  langkah  positif  menuju pengelolaan  program  yang  lebih  efektif  dan responsif terhadap kebutuhan mahasiswa dan dosen.
c. Efektivitas MBKM
Hasil analisis menunjukkan bahwa mahasiswa yang terlibat dalam program Merdeka Belajar Kampus  Merdeka  (MBKM)  mengalami peningkatan  prestasi  akademik  sebesar  15%. Peningkatan  ini  mencerminkan  efektivitas program MBKM dalam menyediakan pengalaman  belajar  yang  lebih  relevan  dan aplikatif  bagi  mahasiswa.  Partisipasi  dalam berbagai  kegiatan  MBKM,  seperti  magang, proyek  penelitian,  dan  pertukaran  pelajar, tampaknya  memberikan  dampak  positif terhadap kemampuan akademik dan keterampilan praktis mahasiswa. Hal ini juga menunjukkan bahwa program MBKM berhasil  menjawab  tantangan  pendidikan tinggi untuk menghasilkan lulusan yang lebih siap  menghadapi  dunia  kerja  dan  kehidupan nyata.

## Gambar 5. Peningkatan dan tingkat kepuasan mahasiswa yang terlibat MBKM
Selain  peningkatan  prestasi  akademik (lihat gambar 5), tingkat kepuasan mahasiswa terhadap  program  MBKM  mencapai  80%. Tingkat kepuasan yang tinggi ini menunjukkan  bahwa  mahasiswa  merasa program  MBKM memenuhi ekspektasi mereka  dalam  hal  kualitas  pendidikan  dan pengalaman belajar. Program MBKM memberikan  kesempatan  kepada  mahasiswa untuk  belajar  secara  lebih  mandiri  dan fleksibel,  serta mengaplikasikan  pengetahuan mereka  dalam  konteks  yang  nyata.  Tingkat kepuasan  yang  tinggi  ini  juga  menjadi indikator  bahwa  program  MBKM  berhasil menciptakan lingkungan belajar yang kondusif  dan  mendukung  pengembangan pribadi  serta  profesional  mahasiswa.  Hal  ini dapat menjadi dasar bagi pengembangan lebih lanjut  program  MBKM  untuk  memastikan
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
keberlanjutan dan peningkatan kualitas pendidikan tinggi di Indonesia.
5) Analisis Kualitatif
Untuk memahami implementasi data science dalam pemantauan dan evaluasi program secara lebih efektif, perlu dicatat bahwa pendekatan ini menawarkan kemampuan untuk
mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi  data  secara  lebih  mendalam. Dengan  menggunakan  teknik-teknik  seperti analisis  statistik,  machine  learning,  dan visualisasi  data,  institusi  pendidikan  dapat menghasilkan  wawasan  yang  lebih  akurat  dan terperinci tentang  berbagai aspek dari program mereka.  Misalnya,  dengan  melacak  indikator kinerja  utama,  seperti  tingkat  partisipasi,  hasil belajar,  dan  tingkat  kepuasan  peserta,  data science  memungkinkan  identifikasi  pola,  tren, dan  area  yang  memerlukan  perbaikan  atau penyesuaian. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan  responsif  terhadap  kebutuhan  mahasiswa dan stakeholder lainnya.
Namun, meskipun potensinya besar, implementasi  data  science  dalam  konteks pendidikan  sering  dihadapkan  pada  beberapa tantangan utama. Salah satunya adalah kurangnya  pelatihan  dan  keterampilan  dalam memanfaatkan  alat-alat  analisis  data  yang canggih. Banyak tenaga pendidik dan administratif pendidikan mungkin belum familiar  atau  tidak  sepenuhnya  terlatih  dalam menggunakan  teknik-teknik  analisis  data  yang kompleks.  Ini  dapat  menghambat  kapasitas mereka  untuk  mengambil  keuntungan  penuh dari  data  yang  mereka  miliki  untuk  tujuan evaluasi program yang lebih baik.
Selain  itu,  infrastruktur  data  yang  tidak memadai juga menjadi kendala signifikan dalam implementasi  data  science.  Ketersediaan  data yang berkualitas, mudah diakses, dan terstruktur dengan baik sangat penting untuk keberhasilan analisis  data.  Namun,  sering  kali  sistem informasi yang ada di institusi pendidikan tidak dirancang  dengan  baik  untuk  mendukung integrasi  data  dari  berbagai  sumber  dan  jenis. Hal ini dapat menghambat proses pengumpulan, penyimpanan, dan pengolahan data yang efisien dan efektif.
Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  diperlukan investasi  dalam  pelatihan  dan  pengembangan keterampilan data science bagi staf pendidik dan administratif.  Selain  itu,  perlu  dilakukan perbaikan dalam infrastruktur teknologi informasi  untuk  memastikan  bahwa  data  dapat
diakses, diproses, dan dianalisis dengan mudah. Dengan  demikian,  implementasi  data  science dalam  pemantauan  dan  evaluasi  program pendidikan  dapat  menjadi  lebih  efektif  dan bermanfaat  bagi  peningkatan  kontinu  dalam kualitas dan relevansi pendidikan.
Manfaat  implementasi  data  science  dalam pendidikan  dapat  dilihat  dari  empat  faktor utama.  Pertama,  data  science  meningkatkan kemampuan  untuk  melakukan  analisis  yang mendalam, memungkinkan institusi pendidikan untuk  memahami  data  secara  lebih  rinci  dan komprehensif.  Kedua,  data  science  membantu dalam mengidentifikasi pola-pola yang mungkin  tidak  terlihat  dengan  metode  analisis tradisional, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Ketiga, dengan  menggunakan  data  science,  institusi dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi  berdasarkan  bukti  dan  data  nyata, bukan hanya berdasarkan intuisi atau pengalaman sebelumnya. Keempat, implementasi  data  science  juga  membuat individu dalam institusi menjadi lebih responsif terhadap  kebutuhan  yang  muncul,  karena mereka  dapat  dengan  cepat  menganalisis  dan menanggapi  data  yang  ada.  Gambar  6 menggambarkan  bagaimana data  science dapat membawa  manfaat  signifikan  dalam  konteks pendidikan melalui faktor-faktor tersebut.
Tantangan  utama  dalam  implementasi  data science dalam pendidikan (lihat gambar 7) dapat dilihat dari dua sisi krusial: kurangnya pelatihan dan infrastruktur yang tidak memadai. Pertama, kurangnya  pelatihan  mencakup  kekurangan keterampilan dan pengetahuan di antara tenaga pendidik dan staf administratif dalam mengoperasikan  dan  memanfaatkan  alat-alat analisis data yang canggih. Hal ini menghambat kemampuan  mereka  untuk  mengintegrasikan data  science  secara  efektif  ke  dalam  praktik sehari-hari.  Kedua,  infrastruktur  yang  tidak memadai mencakup  keterbatasan dalam  sistem teknologi  informasi,  perangkat  keras,  dan perangkat  lunak  yang  diperlukan  untuk mendukung  pengumpulan,  penyimpanan,  dan analisis data secara efisien. Tanpa infrastruktur yang memadai, institusi pendidikan mengalami kesulitan  dalam  mengelola  volume  data  yang besar  dan  kompleks,  sehingga  menghambat penerapan  data  science  secara  optimal.  Kedua tantangan ini perlu diatasi untuk memungkinkan penerapan  data  science  yang  lebih  efektif  dan memberikan manfaat maksimal dalam meningkatkan kualitas pendidikan.
Gambar 6. Manfaat implemetasi data sicene dalam pendidikan
Gambar 7. Tantangan utama implementasi data science dalam pendidikan Berikut  adalah  beberapa  rekomendasi praktis  yang  lebih  spesifik  bagi  institusi pendidikan untuk menerapkan temuan penelitian tentang data science dalam pendidikan:
a. Peningkatan Pelatihan dan Keterampilan: 1. Pelatihan  Berkelanjutan:  Institusi  harus menyelenggarakan  program  pelatihan berkelanjutan  bagi  tenaga  pendidik  dan staf  administratif  dalam  penggunaan  alat dan  teknik  data  science.  Ini  termasuk pelatihan tentang
analisis data, penggunaan perangkat lunak analitik, dan interpretasi hasil analisis.
2. Workshop  dan  Seminar:  Mengadakan workshop dan seminar secara rutin dengan melibatkan  ahli  data  science  untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan praktis.
3. Sertifikasi: Memberikan kesempatan bagi staf  untuk  mengikuti  kursus  sertifikasi data science yang diakui, sehingga mereka dapat  memperoleh  pengakuan  resmi  atas keterampilan yang telah dipelajari.
b. Pengembangan Infrastruktur:
1. Investasi dalam Teknologi: Institusi perlu berinvestasi  dalam  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  yang  memadai  untuk mendukung  analisis  data.  Ini  termasuk komputer dengan spesifikasi tinggi, server penyimpanan  data,  dan  lisensi  untuk
perangkat  lunak  analisis  data  seperti Python, R, atau platform berbasis cloud. 2. Sistem  Manajemen  Data:  Membangun atau  meng-upgrade  sistem  manajemen data yang terintegrasi untuk memfasilitasi pengumpulan,  penyimpanan,  dan  akses data  secara  efisien.  Sistem  ini  harus mampu  menangani  volume  data  yang besar dan mendukung analisis data secara real-time.
3. Keamanan  Data:  Memastikan  keamanan data  dengan  menerapkan  kebijakan  dan teknologi  yang  tepat  untuk  melindungi data sensitif dari akses yang tidak sah dan kebocoran data. c. Kolaborasi dan Kemitraan: 1. Kolaborasi dengan Ahli: Institusi pendidikan  dapat  bekerja  sama  dengan ahli  data  science  dari  universitas  lain, perusahaan  teknologi,  atau  organisasi penelitian  untuk  mendapatkan  wawasan dan dukungan tambahan.
2. Kemitraan  dengan  Industri:  Membangun kemitraan dengan perusahaan yang memiliki pengalaman dalam data science untuk  mendapatkan  akses  ke  teknologi mutakhir  dan  praktik  terbaik  dalam analisis data.
d. Penerapan Proyek Nyata:
1. Proyek Analisis Data: Menerapkan proyek analisis  data  nyata  dalam  lingkungan pendidikan,  seperti  analisis  hasil  belajar siswa,  prediksi  dropout,  atau  evaluasi efektivitas program pembelajaran.
2. Studi  Kasus  dan  Penelitian  Tindakan: Melakukan  studi  kasus  dan  penelitian tindakan untuk menguji dan mengevaluasi berbagai  pendekatan  data  science  dalam konteks spesifik institusi pendidikan.
e. Kultur Data-Driven:
1. Promosi Kultur Data-Driven: Mengembangkan  budaya  kerja  yang berbasis data di seluruh institusi, di mana keputusan  didasarkan  pada  bukti  dan analisis data yang akurat.
2. Kepemimpinan yang Mendukung:
Mendorong kepemimpinan institusi untuk mendukung dan
mempromosikan penggunaan data science dalam pengambilan  keputusan  dan  evaluasi program.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  diskusi  tentang  implementasi  data  science dalam pendidikan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan  teknologi  ini  menawarkan  berbagai manfaat  signifikan,  termasuk  kemampuan  untuk melakukan  analisis  mendalam,  mengidentifikasi  pola- pola  yang  relevan,  membuat  keputusan  yang  lebih terinformasi,  dan  meresponsif  terhadap  kebutuhan
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
mahasiswa  serta  institusi  secara  lebih  efektif. Visualisasi data seperti bar chart menunjukkan bahwa data  science  mampu  meningkatkan  pengelolaan program  pendidikan  dengan  memberikan  wawasan yang lebih akurat dan mendalam terhadap kinerja serta kepuasan  peserta  program.  Namun,  tantangan  utama seperti  kurangnya  pelatihan  dalam  analisis  data  dan infrastruktur  data  yang  belum  matang  juga  perlu diperhatikan,  karena  kedua  hal  ini  dapat  menghambat potensi  penuh  dari  implementasi  data  science  dalam konteks pendidikan.
Untuk  mengatasi  tantangan  tersebut,  pendidikan tentang  penggunaan  teknologi  dan  analisis  data  harus menjadi fokus utama, sambil memperbaiki infrastruktur data  untuk  mendukung  pengumpulan,  penyimpanan, dan analisis data yang lebih efisien. Dengan demikian, pendekatan holistik ini tidak hanya akan memaksimalkan  manfaat  dari  data  science  dalam meningkatkan kualitas program pendidikan, tetapi juga akan  mempersiapkan  pendidik  dan  pengelola  institusi untuk  menghadapi  tuntutan  dan  peluang  di  era pendidikan yang semakin terhubung dan terinformasi.
Peluang  penelitian  selanjutnya  dapat  meliputi eksplorasi lebih lanjut tentang integrasi teknologi data yang  inovatif  dalam  konteks  pendidikan,  serta pengembangan  metode  pelatihan  yang  efektif  untuk meningkatkan  keterampilan  analisis  data  di  kalangan pendidik dan administratif.

## U CAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Universitas  Aisyiyah Surakarta  melalui  bantuan  dana  penelitian  dengan nomor  kontrak  No  :  048/PN/III/2024  tahun  anggaran 2024,  sehingga  memungkinkan  eksplorasi  mendalam terhadap  implementasi  data  science  dalam  konteks pendidikan. Kontribusi mereka sangat berharga dalam memajukan pengetahuan dan pemahaman kita tentang cara  meningkatkan  efektivitas  program  pendidikan melalui pemanfaatan teknologi modern.

## R EFERENSI
[1]  S.  Sumani,  A.  Kadafi,  L.  K.  D.  Purnomosasi,  dan  P.  A.  T. Prasasti,  “The  Impact  of  ‘Kampus  Mengajar  MBKM Program’  on  Students’  Social  Skills,” Pegem  Egit.  ve  Ogr. Derg. ,  vol.  12,  no.  3,  hal.  220–225,  2022,  doi: 10.47750/pegegog.12.03.23.
[2]  S.  L.  Dewi,  R.  Hayati,  dan  I.  Zuhra,  “Merdeka  Belajar– Kampus  Merdeka  (MBKM)  to  Strengthen  the  Culture  and Citizenship  Literacy  of  Pre-Service  EFL  Teachers,” Stud. English  Lang.  Educ. ,  vol.  10,  no.  3,  hal.  1270–1289,  2023, doi: 10.24815/siele.v10i3.28596.
[3]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  dan  S.  Purwani, “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes: Systematic Review,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 1, hal. 35–43, 2020.
[4]  S.  Ramadhan  dan  S.  Megawati,  “Implementasi  kebijakan merdeka  belajar  kampus  merdeka  dalam  meningkatkan kualitas  pendidikan  mahasiswa  di  universitas  Negeri Surabaya,” Publika , hal. 1581–1592, 2023.
[5]  N.  Singla,  “Motion  detection  based  on  frame  difference method,” Int.  J.  Inf.  Comput.  Technol. ,  vol.  4,  no.  15,  hal. 1559–1565, 2014.
[6]  I.  Hiqmah,  D.  Mellenia,  dan  U.  Fadila,  “Implementasi Teknologi Big Data Di Pemerintahan Indonesia,” J. Jawara Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, 2023.
[7]  H.  Pujiharsono,  U.  M.  Rifanti,  dan  Z.  H.  Pradana, “Implementation of fuzzy logic for students selection process of  the  MBKM  program,”  in AIP  Conference  Proceedings , 2023. doi: 10.1063/5.0103485.
[8]  W.  Hou,  L.  Hong,  H.  Xu,  dan  W.  Yin,  “RoRED: Bootstrapping  labeling  rule  discovery  for  robust  relation extraction,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  629,  hal.  62–76,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.01.132.
[9]  A. Najafi, A. Nemati, M. Ashrafzadeh, dan S. Hashemkhani Zolfani, “Multiple-criteria decision making, feature selection, and  deep  learning:  A  golden  triangle  for  heart  disease identification,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 125, hal. 106662, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106662.
[10]  M. H. Muflihin dan C. Warsito, “Independent Learning Policy for  Quality  Strategic  Educational  Management  Using  IT Skills:  A  Case  of  Merdeka  Campus  (MBKM)  Program  in Indonesia,” Qual. - Access to Success , vol. 25, no. 198, hal. 351–360, 2024, doi: 10.47750/QAS/25.198.37.
[11]  A.  C.  Graesser  dan  H.  Li,  “Intelligent  tutoring  systems  and conversational agents,” R. J. Tierney, F. Rizvi, dan K. B. T.- I. E. of E. (Fourth E. Ercikan, Ed., Oxford: Elsevier, 2023, hal. 637–647.  doi:  https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818630- 5.14075-8.
[12]  L.  Li,  H.  Liu,  H.  Zhou,  dan  C.  Zhang,  “Missing  data estimation  method  for  time  series  data  in  structure  health monitoring  systems  by  probability  principal  component analysis,” Adv. Eng. Softw. , vol. 149, hal. 102901, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2020.102901.
[13]  X. Wang, H. Wang, dan D. Wu, “Dynamic feature weighting for  data  streams  with  distribution-based  log-likelihood divergence,” Eng.  Appl.  Artif.  Intell. ,  vol.  107,  hal.  104509, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104509.
[14]  R. Xu, X. Deng, H. Wan, Y. Cai, dan X. Pan, “A deep learning method  to  repair  atmospheric  environmental  quality  data based on Gaussian diffusion,” J. Clean. Prod. , vol. 308, hal.
127446, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127446.
[15]  Y.  Song,  D.  Rolando,  J.  Marchante  Avellaneda,  G.  Zucker, dan H. Madani, “Data-driven soft sensors targeting heat pump systems,” Energy  Convers.  Manag. ,  vol.  279,  hal.  116769, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.116769.
[16]  J.  Wei,  Q.  Wang,  dan  Z.  Zhao,  “Generative  Adversarial Network  based  on  Poincaré  Distance  Similarity  Constraint: Focusing on  Overfitting  Problem  Caused  by  Finite  Training Data,” Appl.  Soft  Comput. ,  hal.  111147,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.111147.
[17]  J. Y. Lee, H.-A. Park, dan E. Chung, “Use of electronic critical care flow sheet data to predict unplanned extubation in ICUs,”
Int.  J.  Med.  Inform. ,  vol.  117,  hal.  6–12,  2018,  doi:
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 2, Juni 2024, pp. 30-39
https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.05.011.
[18]  Y. Zhu, D. D. Macdonald, J. Qiu, dan M. Urquidi-Macdonald, “Corrosion  of  rebar  in  concrete.  Part  III:  Artificial  Neural Network  analysis  of  chloride  threshold  data,” Corros.  Sci. ,
vol.
185,
hal.
109438, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.corsci.2021.109438.
[19]  A.  Liguori,  R.  Markovic,  T.  T.  H.  Dam,  J.  Frisch,  C.  van Treeck, dan F. Causone, “Indoor environment data time-series
reconstruction  using  autoencoder  neural  networks,” Build. Environ. , vol. 191, hal. 107623, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.107623.
[20]  H. Seter, P. Arnesen, dan O. A. Hjelkrem, “The data driven transport research train is leaving the station. Consultants all aboard?,” Transp.  Policy ,  vol.  80,  hal.  59–69,  2019,  doi: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2019.05.016.