V ol. 5 No. 2, Juli, hlm. 107 - 120 DOI: 10.32832/educate.v5i2.3381

## PEMANFAATAN BIG DATA DALAM PENELITIAN TEKNOLOGI PENDIDIKAN
Mohammad Givi Efgivia 1*
1 Program Studi Teknologi Pendidikan, Universitas Ibn Khaldun Bogor, Indonesia *mgivi@uika-bogor.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan pemanfaatan peran  dan  kontribusi  big  data  dalam paradigma pembelajaran  di  era  normal, menuntut  pembelajaran  daring  yang  awalnya  semua  dilakukan dengan  tatap muka.  Penelitian  bidang  Teknologi  Pendidikan  memiliki  domain  penelitian dipaksa  untuk  merubah  strategi  pembelajaran  tersebut.  Diantaranya  pemanfaatan  teknologi yang  sekarang  sedang  terjadi  pandemi  virus  covid  19  yang  merubah  pembelajaran  tatamuka menjadi daring/online. Pemanfaatan Big Data yang mampu melakukan pengembangan strategi (prosedur)  pembelajaran  dalam  rangka  memecahkan  masalah  /  memudahkan  belajar. Pemanfaatan  bigdata  dapat  menyampaikan  andil  bagi  penelitian  di  bidang  pendidikan  pada umumnya maupun teknologi pendidikan pada khususnya.
Metodelogi  digunakan  adalah mencakup  pada  analisis  dan  potensi implementasi  big  data  di ranah  penelitian  Teknologi  Pendidikan  dengan melakukan  analisis  tinjauan  literature.  Data diperoleh dan digunakan adalah berupa jurnal lokal dan internasional terkait Implementasi big data di dunia Penelitian Teknologi Pendidikan.
Pengembangan  aplikasi  Penelitian  Teknologi  berbasis  big data  akan  mampu  memudahkan peneliti melihat  potensi dan  masalah  dari  setiap  peserta  didik.  Berdasarkan  data  ini peneliti akan mampu melakukan monitoring dan evaluasi terhadap peserta didik, pengajar, bahan ajar serta pelaksana pembelajaran. Data tersebut bisa digunakan sebagai bagian dalam penyusunan kegiatan penelitian di masa depan .
Kata Kunci : Big Data , Pendidikan dan Penelitian Teknologi Pendidikan ,
Diserahkan : 02-07-2020 Disetujui : 31-07-2020. Dipublikasikan : 31-07-2020 Kutipan :

## Abstract
This study aims to utilize the role and contribution of big data in the learning paradigm in the normal era, demanding online learning, which was initially all done face-to-face. Research in the field  of  Educational  Technology  has  a  research  domain  that  is forced  to  change  this  learning strategy. Among them is the use of technology, which is currently in the middle of the Covid 19 virus pandemic, which changes interface learning to online. Utilization of Big Data which is able to develop learning strategies (procedures) in order to solve problems / facilitate learning. The use of big data can contribute to research in the field of education in general and educational technology in particular.
The methodology used includes the analysis and potential implementation of big data in the realm of Educational Technology research by conducting a literature review analysis. Data obtained and used are in the form of local and international journals related to the implementation of big data in the world of educational technology research.
The development of big data-based Technology Research applications will be able to make it easier for  researchers  to  see  the  potential  and  problems  of  each  student.  Based  on  this  data,  the researcher  will  be  able  to  monitor  and  evaluate students,  teachers,  teaching  materials  and learning  implementers.  This  data  can  be  used  as  part  of  the  preparation  of  future  research activities
Keywords: Big Data, Education and Educational Technology Research,

## I.PENDAHULUAN
Pembelajaran awalnya dimulai di ruang kelas didasarkan pada tiga model yaitu model Behaviorisme,  kognitifisme  dan konstruktivisme.  Model  behaviorisme  bergantung  pada perubahan  yang  dapat  diamati  pada  perilaku  siswa  untuk menilai  hasil  belajar.  Model kognitifisme didasarkan pada keterlibatan aktif guru dalam pembelajaran berbasis kognisi atau kemampuan berpikir. Sedangkan dalam model konstruktivisme, siswa harus aktif belajar sendiri dari pengetahuan yang tersedia bagi mereka. dengan memberikan sejumlah data besar (big data)  hasil  dari  umpan  baik  setiap  siswa  pada saat  mengakses setiap  bahan  ajar  yang tersedia pada  portal  e-learning.  Perkawinan  antara pendidikan  dan  Teknologi  telah menghasilkan banyak sekali peluang dalam hal mulai dari bisnis, namun isu ini lebih dari itu dimana  isi mengenai  signifikansi  perilaku  manusia  dalam belajar  (learning  about  learning) semakin besar dan menghasilkan sebuah data besar (big data).
Pada era teknologi saat ini metode Penelitian telah terdisrupsi oleh fenomena e-learning yang menawarkan kemudahan akses terhadap bahan ajar dan media pengajaran yang beragam mulai  dari infografis,Audiovisual,  text,  program  interaktif dan  lain  sebagainya.  Kemudahan akses Mewabahnya  kasus  Covid-19  di  Indonesia  berimbas  pada  beberapa  aspek  kehidupan, mulai  dari  Ekonomi, Politik,  hingga  Pendidikan.  Pembelajaran  tatap  muka  langsung  pun berganti menjadi pembelajaran dalam jaringan (daring). Mulai dari Taman Kanak-kanak (TK), Sekolah Dasar (SD), Sekolah Menengah Pertama (SMP) , Sekolah Menengah Atas (SMA) hingga Perguruan  Tinggi.begitu  dengan  teori  pembelajaran  dari  tahun  1930.  1960  dan  hingga  teori Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
dibangun  berbasis  tatap  muka.  Langka  teori  berbasis  dalam  jaringan  /  online.  Bisanya meningkat penelitian based learning
Maka  kita  perlu, elearning  yang  ada  sekarang,  belum sepenuhnya menerapkan  sistem elearning sebagai model Learning Management System (LMS). Semua sumber belajarnya belum terkelola dengan baik sehingga terkadang beresiko terjadinya lost in space dalam mempelajari materi  dan  masih  berorientasi  kelas.  Disamping  itu  juga  elearning  tersebut  kurang memfokuskan  pada  karakteristik  siswa.  Peran  elearning  masih  hanya  mengedepankan penyampaian (delivery) konten materi pembelajaran dengan mengasumsikan semua pengguna sama,  tanpa  mempertimbangkan  aspek  kognitif  (knowledge  ability),  motivasi  yang  diperoleh dari pengalaman belajar individual dan gaya belajar (learning style). Dalam kebanyakan sistem elearning  (konvensional),  disajikan  hanya  materi  yang  sesuai  untuk  siswa  yang  homogen, sangat siap dan termotivasi, tetapi ketika sistem tersebut disajikan untuk siswa yang beragam maka akan menjadi masalah. Seperti yang dikemukakan oleh V. S. L. (Esichaikul;, C. Bechter, and Thammasat,  2011)  bahwa  “  Most  e-Learning  systems  provide  web-based  learning  so  that students can access the same online courses via the Internet without adaptation, based on each student's  profile  and  behavior.  In  an  e-Learning  system,  one  size  does  not  fit  all”.  Content learning yang ditujukkan untuk siswa kelompok tertentu tidak akan cocok untuk siswa lainnya, karena  setiap  siswa  memiliki  motivasi  belajar,  tingkat  pengetahuan,  gaya  belajar  serta kompetensi  yang  berbeda.  Sehingga,  elearning  yang  ada  masih  belum  bisa  menjamin transformasi  pembelajaran  atau  kelancaran  penerapan  pembelajaran  itu  sendiri,  dan keefektifan  pembelajaran  menjadi  kurang  optimal.  Kehadiran  sistem  elearning yangvdiharapkan  mampu  meningkatkan  intensitas  belajar  mandiri  justru  belum  bisa menunjukkan  peran  pentingnya.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  sistem  elearning  yang  dinamis berorentasi pada model karakteristik siswa.
Penelitian  di  bidang  pendidikan  berkaitan  dengan pedagogik  telah  mengalami peningkatan. Hal ini ditunjukkan dari meningkatnya community based learning environments yang  ada,  seperti  lingkungan  belajar  secara  online  yaitu adanya  forum,  online  chat,  instant messenger  dan  beragam learning  management  system  (LMS).  Data  dari  elearning industry melaporkan bahwa 78% organisasi telah menerapkan Learning Management System (LMS) dan 100  %  organisasi tersebut  telah  merasakan  manfaat  dari  elearning  (Roth,2016),.  Manfaat elearning juga telah dirasakan dunia pendidikan di Indonesia, dalam mendukung pelaksanaan kurikulum 2013 yang menuntut siswa untuk selalu berpartisipasi aktif dalam pembelajaran. Hal ini  sesuai  dengan  hakekat  dari  elearning yaitu pembelajaran  individual  dan  kebiasaan  untuk belajar, dimana peran terpenting terletak pada siswa. Aspek utama yang menjadi pertimbangan dalam  desain  pembelajaran  dan pengembangan  elearning  adalah  perilaku  siswa  (H.  D. Surjono,2011). Cara ini memberikan jaminan bahwa elearning dapat memberikan pengalaman
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
belajar yang maksimal bagi siswa, meningkatkan retensi siswa dan memastikan bahwa setiap komponen  yang terkait  mendukung  tercapainya  tujuan  pembelajaran  dan sesuai  dengan karakteristik siswa.

## Big data
Big data menjadi suatu fenomena tersendiri pada saat ini karena segala sesuatu adalah data karena segala sesuatu yang orang lakukan, katakan, atau amati menciptakan lebih banyak data  (Hoy,  2014).  Pengertian  big  data sendiri  merupakan  data  yang  melebihi  kapasitas pengolahan sistem database konvensional. Data terlalu besar, bergerak terlalu cepat, atau tidak sesuai  struktur  arsitektur  database. Untuk  mendapatkan  nilai  dari  data  diharuskan memilih cara alternatif untuk memprosesnya (Dumbil, 2013).
Secara universal  diterima  secara  luas tiga  dimensi  atau ‘’3V’’  big  data  yaitu  variety, volume, dan velocity. Variety merupakan jenis data yang dikumpulkan dan dihasilkan. Volume mengacu  pada  jumlah  data  yang  dihasilkan Perpusnas. Sementara  velocity  (kecepatan) pertumbuhan data  yang  sedang  dibuat  (Laney, 2001).  BIG  DATA  merupakan  fenomena pertumbuhan  data  besar  sangat  besar  dan bahkan  mereka  tidak  bekerja  dengan  sistem manajemen basis data tradisional. Menurut IDC Big data adalah teknologi generasi baru melalui arsitektur data yang lakukan melalui mengekstraksi data secara masif dan dinilai secara efisien dari  sejumlah  besar  variasi data.  Big  data  adalah  istilah  untuk  kumpulan data masif  yang memiliki  tipe  struktur  besar, beragam  & kompleks.  Big data  terdiri  atas berbagai  jenis kumpulan  data  yang  tidak  hanya besar  tetapi  juga  dalam  bentuk  varietas  tinggi dengan kecepatan cepat, yang tidak mudah ditangani melalui alat tradisional. Berbagai sumber big data ada di bawah. sebagai contoh big data saat ini adalah semua informasi yang dikumpulkan oleh pemerintah, perusahaan swasta, situs web sosial dan banyak perusahaan di sekitar kita. Setiap hari terdapat 2,5 quintillion bit data baru dan dalam 90 persen data ini dibuat dalam dua tahun terakhir saja. Big data memiliki berbagai sumber yang menghasilkan sejumlah besar data dan sumber-sumber itu seperti situs web sosial Facebook, twitter, google +, dan banyak lagi yang menghasilkan banyak data dalam satu hari dan data itu dalam bentuk Video, Gambar , Tekstual, Audio dan Lainnya. Situs web pemerintah dan perusahaan swasta juga menghasilkan sejumlah besar data (Gondaliya, 2015). Beberapa perangkat ilmiah dan instrumen, media dan perangkat seluler, yang  juga  merupakan  salah  satu alasan  yang  menghasilkan  sejumlah  besar data.  Big data  mempunyai  tantangan  utama dalam  menganalisis,  menyimpan  dan memvisualisasikan setiap  proses  atau  hasil akhir  sebuah  data,  bukan  hanya  tantangan untuk  organisasi  atau perusahaan.  Perlu  adanya pembahasan  khusus  bagaimana  menghadapi tantangan  ini menggunakan berbagai alat big data.
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
Big data saat ini telah dianggap sebagai “dashboard perilaku manusia” oleh Rick Smolan dan Jennifer Erwitt, penulis utama dari buku ilustrasi The Human Face of Big data. Metode dan analisa  big  data berkontribusi dalam  melihat  perilaku  manusia mampu  mengukur  dan menganalisa  aliran  data yang  konstan yang  ditangkap  melalui  sensor, satelit,  dan peranti berkemampuan GPS.8. Big data juga telah disebut sebagai emas pada saat ini. Saat ini banyak Inovasi dalam teknologi telah membuat data aktual yang sangat masif. Implementasi Big data dilakukan  pertama  kali pada  algoritme  pencarian  web  Google  untuk menunjukkan  perilaku pencarian  pengguna google  (Rheinhalter,2014).  Saat  ini  perusahaan Netflix  telah  mengubah cara  orang  memilih dan  mengonsumsi  film  dan  televisi  melalui mesin  rekomendasi  melalui implementasi Big data.

## Di bidang pendidikan dan penelitian
Big  data  dianggap  sebagai  peluang  baru  untuk menyesuaikan  pendidikan  dengan kebutuhan dan proses belajar peserta. Menggunakan Big data dalam pendidikan bukan lagi fiksi dan telah dilakukan di beberapa institusi. Dengan bantuan perangkat lunak yang menganalisis penekanan siswa untuk mengetahui perkembangan pembelajaran mereka. Perangkat lunak ini mengumpulkan informasi  dari  perangkat  yang digunakan  siswa  dan  mengumpulkan  nilai, keterampilan  belajar,  poin  yang  kuat  dan  lemah serta  pola  ragu  ketika  menggunakan  mouse komputer.  implementasi  Big  data  mampu melihat  potensi  pembelajaran  yang  disesuaikan ini juga  memengaruhi  pengajaran,  dengan memberi  staf  pengajar  lebih  banyak  waktu untuk mendukung siswa secara individu, dan lebih bisa melihat kebutuhan siswa
Saat  ini  inovasi  teknologi  dan peningkatan  mobilitas  siswa  telah memungkinkan pendidikan berubah secara masif. Kepopuleran Massive Open Online Courses (MOOC) Saat ini telah tercatat 70 institusi di Amerika Serikat yang telah menawarkan kursus MOOC dan menjadi salah satu platform pendidikan online terbesar. Sebagai contoh Coursera dan dengan lebih dari 470.000 pendaftaran siswa.Investasi diperlukan untuk memastikan pengembangan pendekatan pedagogi  baru  untuk  memanfaatkan  skala dan  kemungkinan  Big  data  tanpa  melupakan kompleksitas  yang  terlibat  dalam  setiap pemikiran  kreatif  (Cusumano,  2013).  Saat  ini Eropa mampu  meningkatkan  daya  saingnya melalui  pengajaran online  dan  menggunakan implementasi teknologi Big data.
Ada  kebutuhan  untuk  mempertimbangkan  dimensi  etika  dan  moral,  terutama bagaimana  mengembangkan  alat  anony  misation data  yang  kuat.  ada  beberapa isu yangperhatian dalam implementasi big data dalam bidang Penelitian antara lain:
a. Privasi data : Privasi adalah bagaimana seseorang memiliki kontrol atas sejauh, waktu, dan keadaan berbagi diri (fisik, perilaku, atau intelektual) dengan orang lain. privasi juga disebut
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
privasi  informasi yaitu  kemampuan  organisasi  atau  individu untuk  menentukan  data  apa tentang mereka dalam sistem komputer yang dapat dibagikan.
b. Kerahasiaan  :  Hal  ini  berkaitan  dengan perlakuan  informasi  yang  telah diungkapkan seseorang  dalam hubungan kepercayaan  dan  dengan  harapan  bahwa hal  itu  tidak  akan diungkapkan  kepada orang  lain  dengan  cara  yang  tidak  konsisten dengan  pemahaman tentang pengungkapan asli tanpa izin.
c. Keamanan data. Hal berkaitan erat dengan sejauh mana keamanan data tersebut disimpan dan  digunakan  agar  tidak  dapat diakses  secara  tidak  sah  dan  termasuk  di dalamnya mengenai  standar  yang  dapat diikuti  untuk  mendapatkan  akses  yang  tepat ke  data  yang sesuai.
d. Pelanggaran keamanan. hal ini berkaitan dengan tindak lanjut jika telah terjadi pencurian atau  akses  tidak  sah  lainnya  ke data  yang  berisi  informasi  pribadi  sensitif yang menghasilkan potensi kompromi kerahasiaan data.

## Big Data dalam Penelitian
Teknik  big  data  dapat digunakan  dengan  berbagai  cara dalam  menganalisis pembelajaran/penelitian seperti,
a. Performance  Prediction  :  kinerja  siswa  dapat  diprediksi melalui  analisis  interaksi  antar siswa dan interaksi siswa dengan guru di dalam lingkungan belajarnya.
b. Attrition  Risk  Detection  :  dengan  menganalisis  prilaku siswa,  resiko  siswa  yang  drop  out dalam pembelajaran dapat di deteksi dan diukur, dilakukan di awal pembelajaran sehingga dapat meminimalkan resiko DO.
c. Data  Visualization  :  report  pada  data  pendidikan ukurannya  akan  terus  bertambah  dan menjadi  komplek. Data  dapat divisualisasikan  menggunakan  teknik visualisasi  untuk memudahkan mengidentifikasi trends data dan hubungan antar data hanya dengan melihat visualisasi reportnya.
d. Intelligent  Feedback  :  sistem  learning  menyediakan intelligent  feedback  yang  merespon dengan segera input siswa yang akan ditingkatkan interaksi dan kinerjanya.
e. Course  Recommendation  :  sebuah  course  baru  dapat direkomendasikan  berdasarkan ketertarikan  siswa,  yang teridentifikasi  dengan  menganalisis  aktivitas  mereka. Hal  ini menjamin siswa tidak akan tersesat dalam memilih bidang ilmu yang disenanginya.
f. Student Skill estimation : mengestimasi ketercapaian skill siswa
g. Behavior Detection : mendeteksi prilaku siswa dalam lingkungannya berbasis pada aktivitas dan games model yang membantu dalam mengembangkan diri siswa.
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
h. Grouping  &  collaboration  of  Student,  Social  Network Analysis,  Developing  concept  maps,

## Constructing courseware, dan Planning and scheduling

## Big Data Analytic
Big  data  analytic  dapat  digunakan  untuk  menganalisis secara  real  time  pengalaman mahasiswa  yang  dapat  dihasilkan dari  aktivitas  mahasiswa,  seperti  :  registrasi  perkuliahan, pembayaran, partisipasi di kelas, belajar online, dan penilaian. Penggunaan big data analytic di dunia  pendidikan  meliputi learning  analytic,  academic  analytic  dan  proses  mining. Learning Analytic adalah  melakukan  analisis  data pembelajaran  secara  real  time  sehingga  dapat digunakan untuk  memprediksi  mahasiswa  sukses  dan  mahasiswa  yang beresiko  akademik. Dengan big data analytic di perguruan tinggi dapat memberikan wawasan siswa yang beresiko putus (dropping out) sehingga dapat dilakukan tindakan preventif atau memberikan dukungan tambahan  untuk  meningkatkan keberhasilan  mereka,  dan  keyakinan,  dalam  proses pembelajaran  sebelum  mereka  benar-benar  gagal  (Reduce Dropouts,  Increase  Results) (Saurabh,2017).  Learning  Analytic  memiliki potensi  untuk  membantu  mahasiswa  dan  dosen bersama-sama mengenali tanda-tanda bahaya sebelum ancaman terhadap keberhasilan belajar terwujud. Learning Analytic menyediakan tools, teknologi, dan platform untuk memberdayakan pendidik  serta  membuka  pintu  pada pengalaman  belajar bermakna  yang  dapat  melibatkan, menginspirasi,  dan  mempersiapkan  siswa  saat  ini  dan  masa depan  untuk  sukses (B.  Daniel, 2014).
Academic  analytic melakukan  analisis  terhadap  kinerja staff  akademisi.  Dengan academic analytic dapat dilakukan analisis yang real time terhadap data-data yang merupakan variable  pengukuran  kinerja  akademisi  sehingga  dapat diketahui  staf-staf  akademisi  yang berprestasi maupun  stafstaf  akademisi  yang  kinerjanya  sangat  kurang  dibandingkan dengan staf-staf akademisi lainnya.
Sedangkan Proses mining digunakan untuk menganalisis secara real time proses bisnis di Perguruan Tinggi. Data-data yang digunakan dapat diperoleh dari data log atau data aktifitas dari mahasiswa, dosen, dan unit-unit terkait dengan proses-proses dan aktivitas yang terjadi di Perguruan Tinggi untuk kemudian dilakukan process analytic untuk menemukan model proses bisnis  baru.  Namun  process analytic  tidak terbatas  pada  proses  penemuan  proses  bisnis tapi juga  memungkinkan  untuk  memeriksa  kesesuaian, mendeteksi  penyimpangan,  memprediksi penundaan, mendukung pengambilan keputusan, dan merekomendasikan desain ulang proses. digunakan  sebagai  referensi  dalam  mengembangkan  sebuah big  data  analytic  kedepannya. rancangan yang  diusulkan untuk  learning  analytic, academic  analytic,  dan  process  analytic melibatkan teknologi ETL untuk menarik data dari beberapa sumber. Untuk learning analytic dapat menggunakan  sumber-sumber  data  dari  data-data  Student Information  System,  Course
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
Management, Online Education, Student Assessment, dan data finance. Untuk proses academic analytic dapat menggunakan sumber-sumber data dari datadata Outcomes Assessment, Lecture Assessment,  Staff Assessment,  Faculty  Assessment,  dan  data  Finance Assessment.  Sementara untuk process analytic dapat menggunakan sumber-sumber data dari data-data log activity dari proses  Student  Information  System,  Cource Management,  Online  Education,  Student Assessment, dan data  log  activity  dari  proses  finance.  Student  Assessment,  dan data  finance. Data  dari  beberapa  sumber  tersebut  kemudian dikumpulkan  dalam  suatu  gudang  data  (data warehouse) untuk  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  teknologi analisis  dan  prediksi yang real time, seperti : OnLine Analytical Process (OLAP), Analytical Reporting Tools (Business Intelligence),  dan  Data  Mining/Predictive Modelling.  Hasil  analisis  dan  prediksi  akan ditampilkan dalam bentuk Dashboard Analytic Presentation yang diharapkan dapat mendukung peningkatan  pengambilan keputusan  di  perguruan tinggi  dalam  upaya  meningkatkan kinerja kerberhasilan mahasiswa dan institusi.

## II. METODE PENELITIAN
Mencakup  pada  analisis  dan  potensi  implementasi  big  data  di  ranah  penelitian Teknologi  Pendidikan  dengan  melakukan  analisis  tinjauan  literature.  Data  diperoleh  dan digunakan adalah berupa jurnal lokal dan internasional terkait Implementasi big data di dunia Penelitian Teknologi Pendidikan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setidaknya  ada  beberapa  pihak  yang terlibat  dalam  setiap  penelitian  dalam  Domain Teknologi  Pendidikan    antara  lain,  Peserta  didik,  Staf  pengajar  dan  pengelola  dadministrasi. Implementasi  Big  data pada penelitian di  bidang teknologi  Pendidikan akan  mampu  melihat potensi  dan permasalahannya  secara  komprehensif.  Dalam bagian  ini  kita  aman  membahas mengenai peran dan kontribusi implementasi Big data pada peningkatan kualitas Penelitian di bidang teknologi Pendidikan  terhadap peserta didik, staf pengajar / Dosen serta penyelenggara pembelajaran.

## Peserta Didik
Implementasi  Big  data  memungkinkan untuk  menambang  informasi  mengenai penelitian untuk wawasan  mengenai  kinerja siswa dalam  pembelajaran dan  pendekatan pembelajaran  yang holistik.  Para  staf  pengajar /  Dosen    dan  pengelola  pembelajaran  dapat
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
meneliti melihat dan memonitor semua siswa secara progresif dan memulai sebuah pendekatan yang  secara  substansial  lebih  menarik  dan lebih  mendalam  tentang  subjek  pilihan.  Ini  akan memberikan  siswa  kemungkinan  untuk mengambil pemahaman  yang  lebih  baik  dari subjek. Implementasi  MOOC  juga  mampu meningkatkan  bahan  bacaan  digital  dan memungkinkan perencanaan mata pelajaran yang fleksibel untuk digunakan oleh peserta didik.
Algoritma  MOOC  mampu  menyaring  sejumlah data  bagaimana  mereka  siswa  berinteraksi dengan bahan pelajaran (text, audio visual, gambar, dsb)
Algoritma Bigdata akan mampu melihat bagian mana pada bagian pelajaran yang sulit dipahami, bagian mana yang tidak jelas dan bagian mana yang sederhana. Data tersebut mampu disajikan  secara  realtime,  sehingga  data  tersebut  bisa  memonitor langsung  dan  memberikan gambaran  mengenai pelajaran  yang  sedang  di  ikuti.  Implementasi big  data  memungkinkan monitoring  dan evaluasi  berbagai  tindakan  siswa  yang  jauh lebih  luas, seperti  berapa  lama waktu  yang mereka curahkan  untuk  membaca,  di  mana mereka  mendapatkan  sumber  daya elektronik, dan  seberapa  cepat  mereka  menguasai  konsep. konsep kunci.  Hal  ini  bisa memberikan masukan  mengenai  suatu  pelajaran  yang  diikuti sehingga  siswa  bisa  mengubah pola bacaan dan pola pembelajarannya untuk mengatasi masalah siswa yang dihadapi sehingga mampu meningkatkan  hasil  pembelajaran.  Analisa Big  data akan  mampu  memberikan gambaran mengenai kualitas pembelajaran seorang siswa, dan jika digabungkan dengan kinerja tes secara berkala, guru akan mampu dapat menganalisis apa yang diketahui siswa dan teknik apa  yang  paling  efektif  untuk  setiap siswa.  Dengan  berfokus  pada  analitik  data, siswa  akan mampu belajar dengan cara yang jauh lebih variatif.
Sekarang ini penelitian  di Indonesia masih bersifat teori tatap muka dan sudah mulai akan  dilakukan  implementasi berbasis  MOOC.  Pendekatan  pendidikan berbasis  MOOC  tentu akan  perlu  waktu untuk  beradaptasi  bagi  siswa  sehingga  perlu pendekatan  khusus  yang mendukung jenis penelitan daring  bisa dilakuan. Walaupun hasil penelitian di beberapa negara penelitian  teknologi    MOOC  juga  mengungkapkan  bahwa sistem  ini  lebih  efektif  untuk keperluan beberapa penelitian yang terkait dengan penggunaan komputer dan Internet, kursus yang berkaitan dengan sumber informasi dan kursus yang terkait dengan penerapan teknologi baru  di  bidang  penelitian  teknologi  pendidikan. Ada  yang perlu  diperhatikan  adalah  terkait komitmen pembelajaran dengan menggunakan metode e-learning. Komitmen dalam yang baik akan mempengaruhi  hasil  penelitian  teknologi  pendidikan  bukan  hanya pada  hasil belajar namun juga pada data penelitian yang diperoleh dan dihasilkan.
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020

## Dosen / Guru
Tempat  yang  bagus  untuk  belajar adalah bagaimana  membuat  sebuah  output data pembelajaran siswa tersedia bagi. Implementasi big data mampu memberikan alat bantu bagi staf  pengajar  secara  informatif dengan  menyediakan  seperangkat  alat  yang kuat  untuk mempelajari lebih cepat tentang cara kerja, dan menawarkan penggunaan untuk berbagai jenis pembelajar dan situasi pembelajaran yang berbeda, bersama dengan wawasan tentang sumber daya  yang  tersedia bagi  staf  pengajar. melalui  big  data  staf  pengajar mampu  memperoleh gambaran  laporan ringkasan kemajuan  siswa.  Sebagai  contoh saat  siswa  melihat  bahan pelajaran  atau  tutorial dan  melakukan  latihan,  data  dikumpulkan  dan tersedia  untuk  staf pengajar  melalui  laporan grafis  dan alat  visual  interaktif  lainnya. Tidak  hanya alat-alat  ini memungkinkan  staf pengajar  untuk  meninjau  kemajuan  belajar, sehingga  staf  pengajar  juga membantu untuk  menentukan  cara  mempersonalisasi pembelajaran  bagi  siswa  yang membutuhkan lebih banyak bantuan dalam bidang-bidang tertentu.
Di era kompetitif ini penelitian di bidang teknologi pendidikan menjadi sangat penting menghadapi  ini  salah  satu respons  alami  terhadap  tantangan  di  atas terdiri  dari memperkenalkan teknologi baru untuk mendukung MOOC berbasis big data. Penggunaan big data pada    penelitian  di  bidang  teknologi  pendidikan  akan membawa perspektif  baru  dalam penilaian terhadap  penelitian  Teknologi  Pendidikan  para  dosen dan  tenaga  perpustakaan. Inovasi ini  akan mampu  mengembangkan  pada  siswa dan  staf  pengajar  untuk  membuat keputusan yang lebih baik, sehingga prinsip “No One Left Behind” bisa diterapkan. Tidak aka nada siswa yang tertinggal karena para staf pengajar akan melakukan perubahan (customize) pembelajaran jika siswa mengalami kesulitan dalam belajar berdasarkan data yang diperoleh. Data tersebut akan membuat staf pengajarlebih mudah memahami dengan visualisasi melalui bagan  kode  warna  yang  dapat  dengan cepat  mengungkapkan  kesenjangan  prestasi atau kekuatan  dan  kelemahan  yang  tersebar  luas. Dasbor big  data  akan  memperjelas  siswa mana yang membutuhkan  bantuan  ekstra  dan mana  yang  membutuhkan  pekerjaan  yang  lebih menantang, sehingga  memberi  staf  pengajar kesempatan  untuk  menyesuaikan  rencana pelajaran mereka.

## Pengelola Pembelajaran
Bagi Pengelola Pembelajaran implementasi big  data  akan bisa  membantu Pengelola Pembelajaran dalam mengambil kebijakan berdasarkan data atau data driven policy. Pengelola Pembelajaran mampu  membangun  model  pengalaman pembelajar.  Hal  ini  bisa  dilakukan dengan mengumpulkan kuesioner  kepuasan  peserta didik  dengan belajar,  atau  menganalisis
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
data skala. Pengambilan data juga bisa dilakukan dengan membangun model empiris siswa dan staf pengajar melalui data presensi staf pengajar dan murid, kinerja staf pengajar, perilaku dan pilihan dalam  pembelajaran  kursus,  dan menganalisis  sistem  pembelajaran.  Misalnya dengan membangun model pengalaman pembelajar, melakukan evaluasi kursus online, dan kemudian melakukan desain kursus, model data besar yang mengubah urutan pengajaran kursus, secara signifikan meningkatkan kinerja akademik pembelajar dan pengajaran efektivitas staf pengajar.
Big data  mampu  mempelajari  perilaku belajar  peserta  didik  dan  hasil  pengajaran dengan mengumpulkan data tentang perubahan perilaku peserta didik dalam situasi sekolah, status enyelesaian  kursus  belajar  peserta, waktu  belajar  yang  dihabiskan  oleh  peserta  didik pada  sistem  web  dan  nilai  tes  siswa Akhirnya,  model  perilaku  pembelajaran  peserta  didik terbentuk.  Dengan  membangun  platform pembelajaran  data  besar  dan  membangun model perilaku  pembelajar,  adalah  mungkin untuk  memprediksi  kegagalan  pelajar  dalam kegagalan belajar  dengan  akurasi  prediksi lebih  dari 75%.  Selain  itu  pengelola  pembelajaran mampu mengumpulkan  data  interaktif  peserta didik dalam sistem  data  online  data  besar, isinya meliputi:  sifat  dan  jumlah  permintaan siswa  untuk bantuan,  praktik  peserta  didik menjawab pertanyaan,  tingkat  pengulangan pelajar  yang  menjawab  kesalahan,  tingkat yang  benar  dari menjawab  pertanyaan  dan system  pakar,  melalui  penambangan  data  dan pembelajaran dan analisis model pengetahuan pembelajar yang dibangun, informasi data di tingkat unit, tingkat kurikulum  dan  tingkat  titik pengetahuan  dapat  dianalisis  dengan  umpan balik  manual atau umpan balik otomatis untuk memilih mode yang sesuai dan sepenuhnya mempertimbangkan waktu pembelajar, Untuk memberikan peserta didik dengan konten pembelajaran yang sesuai, yang  memberikan pendapat  pembelajaran  terperinci  dan  umpan balik  pembelajaran  kepada peserta  didik melalui data  rinci  dari  setiap  poin  pengetahuan dari  setiap  ponsel  melalui pengambilan keputusan online, analisis pembelajaran, dan penambangan data
Pengelola pembelajan  juga  mampu mengambil  keputusan  melalui  penambangan data dan analisis pembelajaran data besar pendidikan, pengetahuan domain yang ada adalah model ulang  untuk mempelajari hubungan  antara  peserta  didik  dan  poin pembelajaran  seperti  poin pengetahuan, unit pembelajaran dan kursus. Dengan membangun model pengetahuan domain, Mengumpulkan dan memproses data relevan peserta didik, menggambar kurva pembelajaran pembelajar, dan  kemudian  melalui  analisis  data  dari  kurva pembelajaran  ini,  dapat  secara signifikan meningkatkan kinerja  akademik  pembelajar dan  efisiensi  pengajaran  staf  pengajar. Dengan mengumpulkan informasi pembelajaran dasar peserta didik, data informasi dasar yang ditetapkan,  peserta  didik  dari  karakteristik pembelajaran  yang  sama  dikelompokkan  dan dikelompokkan sesuai dengan karakteristik pembelajaran peserta didik melalui penambangan data, analisis pembelajaran dan algoritma pembelajaran mesin, file pelajar adalah didirikan, ini dapat  menyediakan berbagai  jenis  peserta  didik  pribadi  lingkungan belajar  yang dapat
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020
merangsang  peserta  didik untuk  belajar  inisiatif  dan  inisiatif,  misalnya, melalui  teknologi penambangan data platform pembelajaran online pelajar untuk belajar analisis log, yang dapat memahami peserta didik yang berbeda karakteristik dan jenis belajar yang berbeda interaksi, dan  kemudian membangun  file  pembelajar,  sepenuhnya merangsang inisiatif  pembelajaran, secara signifikan meningkatkan efisiensi pembelajaran peserta didik.

## IV. KESIMPULAN
Tujuan utama menggunakan big data dalam pendidikan adalah untuk membantu para pendidik merumuskan strategi pengajaran dan menganalisis informasi yang dikumpulkan dari para  peserta  untuk mengeksplorasi  fungsi berbagai  komponen  dari  sistem  pembelajaran dan untuk  menganalisis  hasil  belajar  peserta dan  strategi  pengajaran  Dan  kemudian menganalisa dan meringkas pengajaran strategi sehingga dapat memberikan strategi pengajaran yang lebih efektif  di  bidang pendidikan.  Melalui  penambangan  data, analisis  pembelajaran  dan  sistem pengambilan keputusan  linier  memberikan  evaluasi  sistemik cerdas  dan  dinamis  yang sistematis.  Melalui analitik  pembelajaran  proses  Penelitian  mampu  meningkatkan  efisiensi pengajaran /  pembelajaran.  Untuk  mencapai realisasi  yang  sukses  dari  sistem  analitik pembelajaran.  Implementasi  big  data  mampu membantu  siswa,  staf  pengajar  dan  pengelola diklat dalam menciptakan iklim pembelajaran yang efisien. Big data mampu mengoptimalkan strategi  pengelolaan  pendidikan  dan  penelitian dan  secara  signifikan  meningkatkan  efisiensi kegiatan pendidikan dan penelitian melalui personalisasi sistem pembelajaran adaptif. Big data mampu  mengubah  cara  staf  pengajar mengajar  dan peserta  belajar  serta  pengelola pembelajaran  dengan  menemukan  cara  untuk memberikan  solusi  permasalahan  kepada masing-masing  pihak  yang  mempunyai kesulitan pada  proses  pembelajaran  sehingga peserta gagal mencapai potensi mereka. Namun, big data dapat menyediakan alat yang diperlukan bagi staf pengajar untuk lebih memahami kebutuhan peserta, staf pengajar dan pengelola diklat yang pada gilirannya dapat memberi pihak peluang yang lebih baik untuk sukses
Penelitian di bidang teknologi pendidikan secara online merupakan sebuah inovasi yang mempunyai  peluang  hebat.  Saat ini  pintu  telah  terbuka  sangat  lebar  melalui Infrastruktur internet  yang  semakin  baik,  SDM yang  sudah mulai  berbenah  serta  penyediaan konten  yang beragam. Pengembangan aplikasi diklat berbasis big data akan mampu memudahkan pengelola diklat teknologi pendidikan melihat potensi dan masalah dari setiap peserta diklat. Berdasarkan data  ini  pengelola diklat akan  mampu  melakukan  monitoring dan  evaluasi  terhadap  peserta diklat,  pengajar diklat,  bahan  ajar diklat  serta  pelaksana diklat.  Data tersebut  bisa  digunakan sebagai bagian dalam penyusunan kebijakan kegiatan Pusdiklat di masa depan.
Educate Vol. 5, No. 2, Juli, 2020

## V. DAFTAR PUSTAKA
B. Daniel, “Big Data and analytics in higher education: Opportunities and challenges,” pp. 1–17, 2014.
Cusumano,  M.  (2013).  MOOCs:  Contexts  and  Consequences.  Massacussets.  Retrieved  from chrome- extension://oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/http://ebusiness.mit.edu/research/ papers/2013.05_Cusumano_MOOCs Contexts and Consequences.pdf Dumbill, E. (2013). Making sense of big data.Mary Ann Liebert, NY Gondaliya, T. P., & Hiren, J. (2015). New Big Things in Era of Digital Data : “ Big data ”& Big data Challenges  with its Solution  Using  Different  Tools.  In 10th International  CALIBER-2015 (p.496)
Gondaliya, T. P., & Hiren, J. (2015). New Big Things in Era of Digital Data : “ Big data ”& Big data Challenges  with its Solution  Using  Different  Tools. In  10th International  CALIBER-2015 (p.496). http://doi.org/10.13140/RG.2.1.3557.0728
Hoy, M. B. (2014). Big data: an introduction for librarians. Medical Reference Services Quarterly. http://doi.org/10.1080/02763869.2014.925709
Jaseena, K. U., & David, J. M. (2014). B Ig D Ata M Ining. Nternational Journal of Business and Social Science, 40(August), 131–140. http://doi.org/10.1016/j.medengphy.2011.09.021 K. Sin and L. Muthu, “Aplication Of Big Data In Education Data Mining And Learning Analytic – A Literature Review,” vol. 6956, no. July, pp. 1035–1049, 2015.
K. Agustini, “The Adaptive eLearning System Design ; Student Learning Style Trend Analysis,” in 2nd International Conference on Innovative Research Across Disciplines (ICIRAD 2017), 2017, pp. 50–54.
Kim,  Y.  H.,  &  Ahn,  J.  H.  (2016).  A  Study  on  the Application  of  Big  data  to  the  Korean  College Education System. Procedia Computer Science, 91(Itqm), 855–861. http://doi.org/10.1016/j . procs.2016.07.096. Kumbhar, R. (2009). Use of E-learning in Library and Information Science Education. DESIDOC Journal of Library & Information Technology, 29(1), 37– 41.
http://doi.org/10.14429/djlit.29.228 Laney,  D.  (2001). 3D  data  management:  Controlling data  volume,  velocity  and  variety.  META Group Research Note, 6, 70.
Lauren Reinhalter & Rachel J. Wittmann (2014) The Library: Big data’s Boomtown, The Serials Librarian:  From  the  Printed  Page to  the  Digital  Age,  67:4,  363-372,  DOI: 10.1080/0361526X.2014.915605
Mayer-Schonberger,  V., & Cukier,  K.  (2013).  Big  Data: The  Essential  Guide  to  Work,  Life  and Learning in  the  Age of  Insight.  Hodder  &  Stoughton. Retrieved  from https://books.google.co.id/ books?id=tXbAeel64gwC
M. C. Murray and J. Pérez, “Informing and performing: A study comparing adaptive learning to traditional learning,” Informing Sci., vol. 18, no. 1, pp. 111–125, 2015.
Pardos, Z. A. (2017). Big data in education and the models that love them. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 107–113. http://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.11.006 Peterson,  A.  (2018).  Big  data  in  Education:  New Efficiencies  for  Recruitment,  Learning,  and Retention  of  Students  and  Donors.  Handbook  of Statistical  Analysis  and  Data  Mining Applications (Second  Edition).  Elsevier  Inc. http://doi.org/10.1016/B978-0-12-416632- 5.00013-X
R.  Eynon,  “The  rise  of  Big  Data :  what  does  it  mean  for  education  , technology  ,  and  media research ?,” vol. 9884, no. May, 2017.
R. P. Santos, “Big Data : Philosophy , emergence , crowdledge , and science education,” vol. 8, no. 2, pp. 115–127, 2015.
Saurabh, “Four Ways Big Data Will Revolutionize Education,” 2017.
T. Asniar, “Penggunaan Big Data Analytic di Perguruan Tinggi,” no. February, pp. 1–5, 2015. Tong,  T.,  &  Li,  H.  (2018).  Demand  for  MOOC - An  Application  of  Big  data.  China  Economic Review, 51, 194–207. http://doi.org/10.1016/j.chieco.2017.05.007