JKTP: Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan Vol. 7, No. 1, Februari 2024: 035-045 e-ISSN: 2615-8787 DOI: 10.17977/um038v7i12024p035 http://journal2.um.ac.id/index.php/jktp/index

## BIG DATA DAN PEMAHAMAN FAKTOR PENUNJANG KINERJA AKADEMIK SISWA UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN
Toga Ari Harmawan, Lucia Sri Istiyowati Magister Teknologi Komunikasi/Teknologi Informasi, Universitas Pradita toga.ari@student.pradita.ac.id

## Article History
Received: 22 Januari 2024, Accepted: 06 April 2024, Published: 07 April 2024

## Abstrak
Penelitian ini mengadopsi pendekatan big data untuk menganalisis kinerja akademik siswa dalam era digital. Dengan  menggunakan  data  sekunder  dari  siswa  kelas  VIII  dan  memanfaatkan  perangkat  lunak  statistik SPSS,  penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  signifikan  memengaruhi  kinerja  siswa. Sikap  disiplin,  metode  belajar,  dan  kebiasaan  membuat  catatan  pribadi  terbukti  memiliki  predictor importance  yang  tinggi  terhadap  pencapaian  akademik.  Analisis  korelasi  antar  mata  pelajaran mengungkapkan  pola  hubungan  positif  dan  negatif,  memberikan  pemahaman  mendalam  tentang interkoneksi keterampilan siswa. Keberhasilan penelitian ini tidak terlepas dari peran penting big data dalam memberikan  gambaran  holistik  terhadap  kinerja  siswa,  membuka  peluang  untuk  rekomendasi  yang  lebih tepat  sasaran.  Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  landasan  bagi  pengembangan  strategi  intervensi  dan pendekatan  pembelajaran  yang  lebih  adaptif,  serta  memberikan  kontribusi  penting  dalam  mengarahkan pendekatan  pendidikan  menuju  keberlanjutan  dan  peningkatan  kesuksesan  siswa  di  masa  depan.  Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pola kinerja siswa, penelitian ini menunjukkan potensi revolusioner big data dalam membentuk masa depan pendidikan.
Kata Kunci : Big data; Kinerja Siswa; Pendidikan

## Abstract
This  research  adopts  a  big  data  approach  to  analyze  students'  academic  performance  in  the  digital  era. Using secondary data from eighth-grade students and utilizing the SPSS statistical software, this research successfully  identified  significant  factors  influencing  student  performance.  Discipline  attitude,  learning methods, and the habit of taking personal notes were found to have a high predictor importance in academic achievement.  Correlation  analysis  among  subjects  revealed  both  positive  and  negative  relationships, providing  a deep  understanding  of  students'  skill  interconnections.  The  success  of  this  research  cannot  be separated  from  the  important  role  of  big  data  in  providing  a  holistic  overview  of  student  performance, opening  opportunities  for  more  targeted  recommendations.  The  findings  of  this  research  can  serve  as  a foundation for the development of intervention strategies and more adaptive learning approaches, as well as making  a  significant  contribution  to  directing  education  towards  sustainability  and  improving  student success in the future. With a better understanding of student performance patterns, this research highlights the revolutionary potential of big data in shaping the future of education.

## Keyword: Big data; Student Performance; Education

## To cite this article:
Harmawan,  T.,  &  Istiyowati,  L  S.  (2024).  Big  Data  Dan  Pemahaman  Faktor  Penunjang  Kinerja Akademik  Siswa  Untuk  Meningkatkan  Efektivitas  Pembelajaran. JKTP:  Jurnal  Kajian  Teknologi Pendidikan , 7(1), 35–45. doi: 10.17977/um038v7i12024p035

## PENDAHULUAN
Pendidikan memegang peranan sentral dalam membentuk masa depan suatu negara, dan dalam era digital ini, peran teknologi dan big data semakin mendalam dalam memahami dan meningkatkan kualitas  sistem  pendidikan  (Baig,  M.  I.,  Shuib,  L.;  Yadegaridehkordi,  E,  2020).  Pendidikan merupakan  suatu  proses  pembelajaran  yang  bertujuan  untuk  mengembangkan  potensi  dan keterampilan  siswa  sehingga  mereka  dapat  mencapai  prestasi  akademik  yang  optimal (Hasgimianti,  2017).  Selain  itu,  pendidikan  bukan  hanya  sekedar  memberikan  pengetahuan  dan informasi  dasar.  Pendidikan  merupakan  proses multifaset  yang  bertujuan  untuk  mengembangkan potensi individu, memperkaya kemampuan peserta didik dan mempersiapkan mereka menghadapi tantangan  masa  depan.  Ini  termasuk  pengembangan  kepribadian,  pengembangan  sosial,  dan penguatan  keterampilan  analitis  dan  kreatif.  Tujuan  pendidikan  tidak  hanya  mencangkup keberhasilan  akademis  tetapi  pertumbuhan  pribadi  dan  sosial  yang  mempersiapkan  siswa  tidak hanya menghadapi  tantangan  sekolah tetapu juga menghadapi  tantangan  kehidupan.  Oleh  karena itu,  perlu  mengoptimalkan  pendekatan  dan  memahami  kebutuhan  siswa.  Pendekatan  yang diterapkan  dalam  sistem  pendidikan  perlu  terus  diperbaharui  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan pembelajaran yang berbeda.
Kinerja  belajar  siswa  adalah  indikator  utama  dari  keberhasilan  pendidikan,  mencakup kemampuan  siswa  dalam  memahami,  mengingat,  dan  menerapkan  pengetahuan  yang  mereka peroleh selama proses (Anggarini, 2020). Kinerja siswa menunjukkan seberapa baik seorang siswa menguasai materi pembelajaran.  Dalam  bidang  akademik,  prestasi  belajar  siswa  melalui  nilai  tes dan  penilaian  lainnya  (Fatma,  2023).  Kinerja  tersebut  tidak  hanya  mencerminkan  pemahaman siswa  terhadap  materi,  tetapi  juga  faktor  internal  dan  eksternal  yang  mempengaruhi  proses pembelajaran. Kinerja akademik yang mencerminkan efektivitas sistem pendidikan menjadi fokus penelitian  ini  (Wasiri,  2023).  Kinerja  akademik  mencakup  sejauh  mana  siswa  dapat  mencapai tujuan  pembelajaran  yang  telah  ditetapkan,  tercermin  dalam  nilai  dan  prestasi  yang  diperoleh dalam berbagai mata pelajaran.
Kemampuan akademik siswa tidak selalu sama pada semua mata pelajaran. Sebaliknya, ada perbedaan  yang  signifikan antar  disiplin  ilmu.  Dalam konteks  ini,  konsep  kemampuan akademik terkait mata pelajaran siswa menjadi fokus penelitian menarik yang mengkaji faktor – faktor yang mempengaruhi kinerja siswa dalam konteks spesifik setiap mata pelajaran (Wulandari, 2017). Hal ini membantu mengidentifikasi pola kinerja dan merancang program pendidikan yang memenuhi kebutuhan  dan  kekuatan  siswa  (Candra  dkk,  2020).  Selain  itu,  pemahaman  ini  memungkinkan pendidik  untuk  mengadaptasi  strategi  pembelajaran  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  retensi pengetahuan lintas disiplin ilmu, dan memungkinkan adanya hubungan langsung antara penilaian kursus dan strategi pembelajaran individu.
Memahami  kinerja  akademik  siswa  dalam  berbagai  mata  pelajaran  dapat  membantu pendidikan  menerapkan  pendekatan  yang  lebih  disesuaikan  dan  efektif  dalam  Pendidikan.  Teori kecerdasan  majemuk  Howard  Gardner  memandang  bahwa  kecerdasan  tidak  dapat  diukur  hanya dalam  satu  dimensi  saja,  melainkan  mencakup  berbagai  kecerdasan  seperti  kecerdasan  verbal, kecerdasan  logis-matematis,  dan  kecerdasan  visual-spasial  sehingga  memberikan  landasan konseptual  yang  relevan  (Cahyo,  2021).  Pemahaman  ini  membuka  pintu  untuk  penelitian  lebih lanjut  mengenai  bagaimana  perbedaan  kecerdasan  ini  tercermin  dalam  kinerja  siswa  dalam  mata pelajaran  tertentu.  Lebih  lanjut,  teori  belajar  konstruktivis  Jean  Piaget  mempertimbangkan  peran aktif siswa dalam mengkonstruksi pengetahuannya sendiri (Mindi, 2017). Dalam hal ini,  mengkaji bagaimana  pemahaman  siswa  terhadap  konsep-konsep  tertentu  dalam  mata  pelajaran  tertentu mempengaruhi kinerjanya. Yang tak kalah penting, JP. Guilford memperluas pemahaman tentang
kreativitas dan berpikir di luar kotak sebagai faktor yang dapat mempengaruhi kinerja siswa dalam mata pelajaran yang memerlukan ekspresi kreatif.
Prestasi  akademik  tidak  hanya  sebatas  pada  aspek  penilaian  saja,  tetapi  juga  mencakup pemahaman  mendalam  terhadap  proses  belajar  mengajar,  pengaruh  lingkungan  pendidikan,  dan pengaruh  faktor  pendukung  seperti  dukungan  keluarga.  Dukungan  keluarga  dan  lingkungan sekolah  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  prestasi  akademik  siswa  (Maghfiroh  & Pratiwi, 2020). Big data memungkinkan kita melihat lebih dekat interaksi antara faktor-faktor ini dan  hasil  akademis.  Apakah  dukungan  keluarga  berhubungan  dengan  keberhasilan  siswa? Bagaimana  faktor  lingkungan  sekolah  mempengaruhi  pola  prestasi?  Big  data  membuka  pintu untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  ini  dan  memberikan  wawasan  yang  lebih  komprehensif dan akurat mengenai peran faktor-faktor tersebut.
Big  data,  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dan  menginterpretasi  kumpulan  data  yang besar dan rumit, memberikan kesempatan baru untuk memperdalam pemahaman mengenai elemen penting  pembelajaran  dan  hasil  akademik  (Warren  &  Marz,  2015).  Di  zaman  saat  akses  ke informasi menjadi lebih mudah, sangat penting untuk mengerti metode belajar siswa. Dengan big data,  kita  dapat  mempelajari  lebih  detail  tentang  kebiasaan  belajar  siswa,  termasuk  aktivitas mereka  di  luar  kelas  dan  pengaruh  teknologi  terhadap  pembelajaran  mereka.  Dalam  konteks  ini, analisis  big  data  bisa  menghasilkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  kecenderungan belajar  siswa,  yang  memungkinkan  pengembangan  metode  pengajaran  yang  lebih  fleksibel  dan efisien.  Pemanfaatan  big  data  di  bidang  pendidikan  menawarkan  kemungkinan  untuk  perubahan yang  signifikan  (Dede,  2016).  Berkat  kemampuan  big  data  dalam  mengelola  set  data  besar,  ini dapat  dimanfaatkan  untuk  membuat  kurikulum  yang  lebih  menyesuaikan  dan  mendukung pendekatan  pengajaran  yang  dipersonalisasi  untuk  tiap  siswa  (Baig,  2020).  Analisis  big  data memungkinkan pembentukan model prediktif yang dapat memprediksi hasil belajar siswa dengan mengandalkan faktor-faktor khusus (Ali, 2019).
Penerapan  big  data  di  sektor  pendidikan  memperbaiki  evaluasi  dan  pengambilan  keputusan (Lynch,  2016).  Big  data,  penting  di  berbagai  bidang,  diukur  melalui  Volume  (jumlah  data), Velocity (kecepatan pengolahan), dan Variety (jenis data) (Kurniawan, 2021). Arsitektur big data mencakup penyimpanan, pemrosesan, dan analisis, menggunakan teknik seperti machine learning dan  data  mining  (De  Brouwer,  2020).  Meskipun  berguna,  big  data  menimbulkan  isu  etika  dan keamanan  (Satria,  2020).  Di  pendidikan,  big  data  memungkinkan  analisis  komprehensif, membantu meningkatkan pembelajaran, menilai pengajar, dan menyesuaikan materi serta strategi pembelajaran (Suhartono, 2017; Efgivia, 2020)..
Penelitian  ini  relevan  dengan  tuntutan  era  digital  yang  menginginkan  pendidikan  yang dinamis  dan  responsif  (MF  Ak,  2021).  Big  data  tidak  hanya  berarti  sejumlah  besar  data,  namun juga berarti kemampuan untuk menginterogasi data tersebut dan menafsirkannya dengan cara yang berguna.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  berkontribusi  pada  pemahaman  tentang  bagaimana teknologi, khususnya big data, dapat menjadi katalis untuk meningkatkan efektivitas pendidikan di era  digital.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  wawasan    lebih  dalam  mengenai  faktor- faktor yang mempengaruhi prestasi akademik siswa dengan menerapkan konsep big data. Big data tidak  hanya  memberikan  gambaran  komprehensif  tentang  kinerja  siswa,  namun  juga  membantu memahami hubungan kompleks antara variabel-variabel tersebut. Oleh karena itu, kajian ini tidak hanya  membahas  pengumpulan  dan  analisis  data,  namun  juga  mengeksplorasi  kemungkinan- kemungkinan  revolusioner  yang  ditawarkan    big  data dalam membentuk masa  depan  pendidikan (Fatma, 2023).

## METODE
Studi ini menggunakan metode kuantitatif untuk mengevaluasi big data dengan tujuan memahami tren  dalam  hasil  akademik  siswa.  Pilihan  metode  kuantitatif  didasarkan  pada  kemampuannya untuk  melakukan  penilaian  objektif  atas  set  data  numerik  yang  luas  dan  kompleks  (Wicaksono, 2022). Penelitian ini berfokus pada pemeriksaan data sekunder, yang termasuk informasi tentang latar  belakang  siswa,  skor  evaluasi,  dan  nilai  untuk  semua  subjek,  untuk  menguji  faktor-faktor yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  siswa  (Wati  dkk,  2023).  Tujuan  utama  adalah  untuk mengungkap  pola  yang  konsisten  atau  perbedaan  yang  signifikan  yang  berpengaruh  terhadap prestasi akademik.
Subjek  dalam  studi  ini  melibatkan  150  siswa  kelas  VIII  dari  suatu  SMP,  yang  diseleksi menggunakan  metode  purposive  sampling.  Metode  ini  terpilih  untuk  secara  selektif mengidentifikasi  sampel  yang  paling  mencerminkan  populasi  target.  Kriteria  untuk  memilih subjek mencakup partisipasi aktif siswa dalam aktivitas akademis dan keberadaan catatan prestasi akademik yang lengkap selama tahun pelajaran terakhir.
Instrumen  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data  adalah  rekaman  data  akademik  yang diperoleh  dari  sistem  informasi  sekolah.  Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  meliputi informasi  latar  belakang  siswa  seperti  usia,  jenis  kelamin,  dan  kondisi  sosioekonomi,  bersama dengan hasil evaluasi mereka yang mencakup nilai ujian tengah semester dan akhir semester, serta skor  mereka  di  semua  mata  pelajaran.  Keandalan  dan  validitas  dari  data  ini  dipastikan  melalui prosedur pengumpulan  data  standar  yang  telah  diterapkan  oleh sekolah,  yang telah melalui audit dan mendapat persetujuan dari komite etik sekolah (Agustianti dkk, 2022).
Proses  pengumpulan  data  melibatkan  kolaborasi  dengan  administrasi  sekolah  untuk mendapatkan  dan  menghimpun  data  yang  dibutuhkan.  Sebelum  memulai  proses  pengumpulan, penelitian  ini  memastikan  telah  mendapat  izin  dari  komite  etik  sekolah,  yang  bertujuan  untuk memastikan  kesesuaian  dengan  standar  etika  penelitian  yang  menekankan  pada  perlindungan privasi dan keamanan informasi para subjek. Kemudian mengumpulkan dan menyusun data yang relevan untuk dianalisis lebih dalam.
Analisis  data  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  analisis  statistik  SPSS  ( Statistical Package for the Social Sciences ). SPSS dipilih karena kemampuannya yang luas dalam mengelola dan  menganalisis  data  kuantitatif,  serta  kehandalan  dan  popularitasnya  di  kalangan  peneliti. Analisis  ini  mencakup  pengaturan  data,  pelaksanaan  analisis  deskriptif  untuk  memperoleh pemahaman  dasar  mengenai  sebaran  data,  penerapan  uji  korelasi  untuk  menelusuri  relasi  antar variabel, serta penggunaan analisis faktor guna menemukan variabel yang memberikan kontribusi paling signifikan terhadap kinerja akademik siswa.
Analisis  deskriptif  akan  memberikan  gambaran  tentang  karakteristik  umum  sampel,  seperti distribusi  umur,  jenis  kelamin,  dan  latar  belakang  sosioekonomi.  Uji  korelasi  digunakan  untuk menentukan hubungan antara variabel-variabel seperti latar belakang siswa dan prestasi akademik mereka.  Analisis  faktor  akan  diterapkan  untuk  mengungkap  faktor  utama  yang  memengaruhi kinerja akademik siswa dari kumpulan data yang kompleks.

## HASIL
Hasil  dan pembahasan  studi  ini  bertujuan mendapatkan  pengetahuan  mengenai kinerja  akademik siswa berdasarkan mata pelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi  kinerja  akademik  siswa  dan  merinci  temuan-temuan  signifikan  yang  dapat memberikan  landasan  bagi  pengembangan  strategi  intervensi  dan  pendekatan  pembelajaran  yang lebih adaptif. Penelitian ini mencakup analisis statistik terhadap data kinerja siswa dalam beberapa
mata  pelajaran.  Dalam  merinci  hasil  akan  memperlihatkan  distribusi  nilai,  perbandingan  kinerja antar  mata  pelajaran,  serta  identifikasi  pola  kelompok  siswa  berdasarkan  pencapaian  akademik. Analisis  ini  membantu  memberikan  gambaran  komprehensif  tentang  sejauh  mana  siswa  mampu menguasai materi pelajaran tertentu. Pada penelitian ini didapatkan data pada grafik 1 berikut.

## Grafik 1. Grafik predict importance faktor mempengaruhi kinerja siswa
Analisis  predictor  importance  pada  variabel-variabel  yang  meliputi  metode  belajar,  sikap disiplin, membuat catatan pribadi, Pendidikan ibu, dan menggali lebih dalam memberi kesempatan untuk  mendapatkan  pengalaman  yang  sangat  berarti  terkait  elemen  –  elemen  yang  berpengaruh besar  terhadap  prestasi  belajar  siswa.  Pada  grafik  1  menunjukkan  bahwa  kedisiplinan  sebagai faktor  paling  penting  dengan  nilai  predictor  importance  sebesar  0,54.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  siswa  dengan  kedisiplinan  tinggi  umunya  menunjukkan  prestasi  akademik  yang  lebih unggul (Dewi, 2020). Kedisiplinan mencakup aspek kemandirian, tanggung jawab, dan ketekunan dalam menjalani proses pembelajaran, yang secara langsung memengaruhi pencapaian akademik. Metode belajar juga memiliki kontribusi yang signifikan dengan nilai predictor importance sebesar 0,21.  Hal ini mengindikasikan  pemahaman  akan  metode  belajar siswa menjadi faktor  yang  patut diperhatikan.  Guru  dan  orang  tua  dapat  fokus  pada  membantu  siswa  mengidentifikasi  metode belajar yang sesuai dengan gaya belajar mereka masing-masing. Catatan pribadi juga berpengaruh meskipun  lebih  kecil  dengan  nilai  predictor  importance  sebesar  0,11.  Siswa  yang  terbiasa membuat  catatan  pribadi  dapat  dengan  mudah  memahami  dan  mengingat  materi  pelajaran. Pembiasaan  untuk  membuat  catatan  pribadi  dapat  dijadikan  sebagai  langkah  pembelajaran  yang dianjurkan.  Latar  belakang  ibu  dan  melakukan  eksplorasi,  meskipun  memiliki  predictor importance  yang  lebih  rendah,  tetap  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  kinerja  akademik siswa.  Pendidikan  ibu  dapat  memengaruhi  kondisi  belajar  di  rumah,  sementara  kegiatan bereksplorasi  mencerminkan  minat  dan  keingintahuan  siswa  terhadap  materi  pembelajaran. Dengan  memahami  faktor-faktor  ini,  sekolah  dan  orang  tua  dapat  merencanakan  strategi pendukung  yang  terarah.  Program  pembinaan  sikap  disiplin,  pembelajaran  efektif  sesuai  metode belajar, serta dukungan terhadap pembiasaan positif seperti membuat catatan pribadi menjadi salah satu strategi meningkatkan kualitas pembelajaran dan kinerja siswa di dalam kelas. Korelasi antar mata  pelajaran  mengungkapkan  adanya  keterkaitan,  khususnya  antara  Matematika,  Bahasa Indonesia, TIK dan IPA serta Bahasa Indonesia. Namun, terdapat pula korelasi negatif antara mata
pelajaran tertentu, menunjukkan adanya kecenderungan memiliki kekuatan di satu mata pelajaran dan kelemahan di mata pelajaran lain.

## Tabel 1. Korelasi Antar Pelajaran IPA, Bahasa Indonesia, dan Teknologi Informasi dan Komunikasi
Model Unstandardized B Coefficients Std. Error Standardized Coefficients Beta t Sig Bahasa Indonesia 0,219 0,093 0,165 2,364 0,020 Matematika 0,265 0,033 0,566 8,076 0,000 TIK 0,353 0,137 0,160 2,576 0,011
Hasil  keterkaitan  antar  pelajaran  menunjukkan  temuan  yang  bermanfaat  dalam  melihat kinerja  siswa  selama  pembelajaran.  Keterkaitan  yang  signifikan  antara  Matematika  dan  Bahasa Indonesia  (sig  0,000)  menandakan  adanya  hubungan  erat  antara  pencapaian  siswa  dalam  kedua mata  pelajaran  tersebut.  Dapat  diasumsikan  siswa  yang  unggul  dalam  Matematika  menunjukkan kecakapan  yang  baik  dalam  Bahasa  Indonesia,  dan  begitu  pula  sebaliknya.  Ini  menandakan keterampulan berkomunikasi dan penguasaan keterampilan verbal bisa saling mendukung dengan keterampilan  matematis.  Selanjutnya,  keterkaitan  antara  Matematika  dan  TIK  (sig  0,011) membuka  pemahaman  bahwa  keterampilan  matematis  yang  kuat  dapat  berkontribusi  pada keberhasilan  dalam  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK).  Kemampuan  memahami  logika matematika  dan  penerapannya  dapat  menjadi  dasar  yang  kuat  untuk  memahami  konsep-konsep teknologi.  Keterkaitan  antara  IPA  dan  Bahasa  Indonesia,  meskipun  signifikan  (sig  0,020), memiliki nilai signifikansi tinggi dibandingkan dengan keterkaitan antara Matematika dan Bahasa Indonesia. Ini bisa mengindikasikan bahwa keterkaitan antara keberhasilan dalam IPA dan Bahasa Indonesia  cenderung  lebih  lemah.  Meskipun  demikian,  terdapat  keterkaitan  positif  antara  kedua mata pelajaran tersebut, menyoroti pentingnya keterampilan komunikasi dalam hal sains. Korelasi negatif  antara  mata  pelajaran  tertentu  yang  disebutkan  sebelumnya  mengindikasikan  terdapat siswa  yang  memiliki  keunggulan  di  satu  mata  pelajaran  namun  mengalami  kesulitan  pada  mata pelajaran  lain.  Perlunya  menekankan  kompleksitas  variasi  kinerja  akdemik  siswa  dan  perlunya perencanaan pembelajaran yang diferensiasi untuk mengakomodasi kebutuhan beragam siswa.

## PEMBAHASAN
Pentingnya  big  data  dalam  studi  ini  sangat  menonjol,  khususnya  untuk  menggali  wawasan mendalam terkait kinerja akademik siswa berdasarkan data-data yang terkumpul. Big data mampu memfasilitasi  analisis  yang  lebih  rumit  dan  tepat,  menyediakan  gambaran  menyeluruh  tentang prestasi  siswa  dalam  berbagai  bidang  pelajaran  (Hermawansyah,  2021).  Dengan  melakukan analisis  data  besar,  dapat  mengungkap  pola-pola  yang  mungkin  tidak  terdeteksi  pada  skala  yang lebih kecil. Dalam studi ini, big data memainkan peran kunci dalam mengungkap keterkaitan antar mata  pelajaran.  Hasil  analisis  keterkaitan  antara  Matematika,  Bahasa  Indonesia,  TIK,  dan  IPA menyoroti interkoneksi yang kompleks di antara keterampilan siswa (Muhali, 2019). Melalui big data,  penelitian  dapat  mencari  hubungan  yang  positif  dan  negatif  antar  mata  pelajaran, memberikan pemahaman mendalam tentang elemen yang mempengaruhi kinerja akademik siswa.
Penggunaan  big  data  tidak  hanya  memfasilitasi  analisis  umum  tentang  prestasi  siswa,  tetapi juga  memungkinkan  eksplorasi  yang  lebih  mendalam  terkait  variabilitas  kinerja  di  antara kelompok  tertentu,  seperti  berdasarkan  gender  atau  kelompok  nilai.  Dengan  demikian,  big  data memberikan dasar yang kuat untuk mengembangkan strategi pembelajaran yang lebih terarah dan mengidentifikasi upaya intervensi yang diperlukan dengan lebih rinci. Dengan melibatkan big data dalam  proses  penelitian,  kita  dapat  menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih  spesifik  dan  tepat sasaran untuk meningkatkan pencapaian akademik siswa (Muhammad, 2023).
Terlebih lagi, big data mampu untuk memberi dukungan pada guru dan lembaga pendidikan dalam  mengidentifikasi  tren  pembelajaran,  mengoptimalkan  strategi  kegiatan  pengajaran,  dan menyediakan dukungan yang lebih efektif kepada siswa (Mursid dkk, 2023). Dengan memahami lebih dalam pola kinerja siswa, big data membuka pintu untuk pembentukan strategi pembelajaran yang  lebih  adaptif  dan  responsif,  sesuai  dengan  kebutuhan  unik  setiap  siswa.  Dengan  demikian, melibatkan big data dalam studi ini tidak hanya memberikan pemahaman mendalam terkait kinerja siswa,  namun  juga  membuka  peluang  untuk  merumuskan  kebijakan  pembelajaran  yang  lebih unggul berdasarkan bukti-bukti yang kuat.
Penggunaan  big  data  dalam  penelitian  pendidikan  bukanlah  konsep  yang  baru.  Sudah  ada contoh  yang  menunjukkan  bagaimana  analisis  data  dalam  skala  besar  dapat  mengungkap  pola pembelajaran  dan  hubungan  antara  berbagai  disiplin  ilmu  yang  tidak  terdeteksi  melalui  metode tradisional  (Reni,  2020).  Penelitian  ini  memperkuat  temuan  tersebut  dengan  menyajikan  aplikasi khusus  dari  big  data  dalam  konteks  pendidikan  di  Indonesia,  yang  memberikan  tambahan  bukti pada  literatur  yang  ada  mengenai  efektivitas  big  data  dalam  menganalisis  kinerja  akademik. Melalui penggunaan big data, pendidik dan pengambil keputusan dapat mengidentifikasi pola-pola yang mungkin tidak terlihat secara langsung, membuka peluang untuk penyempurnaan kurikulum, intervensi  yang  lebih  terarah,  dan  perbaikan  keseluruhan  dalam  sistem  pendidikan.  Dengan demikian,  penelitian ini  memberikan kontribusi  penting  terhadap pemahaman  tentang  bagaimana teknologi informasi dapat membantu meningkatkan kualitas pendidikan secara menyeluruh.
Menariknya,  analisis  big  data  juga  menunjukkan  beberapa  tantangan.  Sebagai  contoh, pertimbangan  etis  dan  privasi  data  menjadi  isu  penting  yang  tidak  boleh  diabaikan.  Penekanan pada  pentingnya  mengelola  dan  memproteksi  data  siswa  dengan  hati-hati  untuk  mencegah penyalahgunaan  data  (Disemadi,  2021).  Dalam  kerangka  penelitian  ini,  tindakan  khusus  telah diambil  untuk  menjamin  bahwa  setiap  data  diproses  dengan  mematuhi  standar  etis  yang  ketat, sehingga memastikan keamanan dan kerahasiaan data siswa terjaga.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mengulas  keterbatasan  pemanfaatan  big  data.  Meskipun memberikan  pemahaman  yang  mendalam,  big  data  tidak  selalu  dapat  mengungkap  faktor-faktor subjektif  seperti  motivasi  siswa,  pengaruh  lingkungan  belajar,  dan  dinamika  psikologis  yang berdampak  pada  kinerja akademik (Fadilah,  2021).  Pentingnya mengintegrasikan  data kuantitatif dari  big  data  dengan  pendekatan  kualitatif  seperti  wawancara,  survei,  dan  observasi  langsung. Pendekatan  gabungan  ini  memberikan  para  pendidik  dan  peneliti    pemahaman  yang  lebih komprehensif  dan  holistik  tentang  fenomena  pendidikan.  Dengan  menggabungkan  wawasan kuantitatif  dengan konteks kualitatif,  dapat diperoleh gambaran  yang lebih komprehensif tentang bagaimana  dan  mengapa  proses  pembelajaran  berjalan  sebagaimana  mestinya,  sehingga memungkinkan untuk mempelajari intervensi yang lebih relevan dan efektif (Desty, 2023).
Hal  ini  menjadi  landasan  untuk  merancang  perencanaan  kegiatan  mengajar  yang  lebih disesuaikan dan merinci upaya intervensi yang dibutuhkan. Melibatkan big data dalam penelitian ini memberikan keunggulan dalam menyusun rekomendasi yang lebih sesuai dengan tujuan untuk mengembangkan pencapaian akademik siswa (Nala, 2021). Selain itu, big data dapat mendukung guru dan lembaga pendidikan dalam mengidentifikasi tren pembelajaran, mengoptimalkan strategi kegiatan  mengajar,  dan  memberikan  dukungan  yang  lebih  efektif  kepada  siswa  (Mursid  dkk, 2023). Dengan mempunyai pemahaman yang dalam tentang pola kinerja siswa, big data membuka pintu  untuk  pembentukan  metode  pembelajaran  yang  lebih  adaptif  dan  responsif,  sesuai  dengan kebutuhan unik setiap siswa. Dengan demikian, melibatkan big data dalam studi ini bukan hanya memberikan  pemahaman  mendalam  terkait  kinerja  siswa,  tetapi  juga  membuka  peluang  untuk merumuskan kebijakan pendidikan yang lebih baik berdasarkan bukti-bukti yang kuat.
Selanjutnya, penting untuk mengeksplorasi bagaimana penggunaan big data memiliki potensi untuk  mengubah  secara  fundamental  sistem  pendidikan  tidak  hanya  di  Indonesia,  tetapi  juga  di tingkat  global.  Dalam  konteks  global,  big  data  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  praktik pendidikan  lintas  budaya  dan  memahami  kebutuhan  pendidikan yang  beragam. Pendekatan yang menggunakan  data  dalam  pendidikan  bisa  dimanfaatkan  untuk  memahami  dan  menanggapi perbedaan  budaya  dan  sosioekonomi  di  antara  siswa  (Indah,2022).  Penelitian  ini  menambahkan pada  wacana  tersebut  dengan  menunjukkan  bagaimana  big  data  dapat  diadaptasi  dalam  konteks lokal Indonesia, sambil mempertimbangkan nuansa budaya dan sosial yang unik.
Dalam  konteks  masa  depan  pendidikan,  penggunaan  big  data  dapat  memiliki  peran  yang signifikan dalam melakukan prediksi dan membentuk tren pendidikan yang akan datang (Irhamni, 2019).  Kemampuan  untuk  melakukan  analisis  data  dalam  skala  besar  memungkinkan  para pendidik  dan  pembuat  kebijakan  untuk  mengantisipasi  kebutuhan  masa  depan  di  bidang pendidikan  dan  menyesuaikan  kurikulum  serta  strategi  pengajaran  dengan  perkembangan teknologi  dan  tuntutan  sosial.  Analisis  prediktif  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan keterampilan  yang akan dibutuhkan  siswa  di masa  depan,  memungkinkan  pendidikan yang lebih relevan dan berorientasi masa depan.(Stefani, 2023)
Berkenaan dengan metode penelitian ini, perlu ada refleksi kritis. Salah satu tantangan dalam menggunakan big data adalah memastikan kualitas dan representasi data yang akurat (Arya, 2023). Terdapat  risiko  bias  dalam  pemilihan  data,  yang  dapat  memengaruhi  hasil  analisis.  Oleh  karena itu,  penelitian ini  berupaya  mengadopsi  teknik  sampling  yang  komprehensif  dan  metode  analisis yang  robust  untuk  meminimalisir  potensi  bias  tersebut.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mengakui keterbatasan  dalam  hal  interpretasi  data.  Meskipun  big  data  menyediakan  pola  dan  tren, interpretasinya memerlukan pemahaman mendalam tentang konteks pendidikan dan faktor-faktor non-kuantitatif yang mempengaruhi pembelajaran.
Dalam  hal  pengembangan  profesional  guru,  teknologi  big  data  menawarkan  peluang  yang signifikan untuk pelatihan yang lebih bertarget dan relevan, yang merupakan langkah maju dalam pendidikan  modern.  Melalui  analisis  big  data,  pendidik  dapat  memperoleh  wawasan  yang  lebih mendalam  mengenai  kebutuhan  spesifik  dan  tantangan  yang  dihadapi  oleh  siswa  mereka, memungkinkan  penyusunan  strategi  pembelajaran  yang  lebih  personalisasi.  Dengan  demikian, guru dapat mengembangkan pendekatan yang lebih efisien dan efektif dalam mengatasi kebutuhan individu  dan  kelompok  siswa,  yang  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  interaksi  kelas  dan  hasil belajar  siswa  (Danny,  2022).  Selain  itu,  big  data  dapat  memfasilitasi  pengembangan  konten pelatihan  yang  dinamis  yang  menyesuaikan  dengan  perubahan  kebutuhan  pendidikan  dan  tren industri (Muhammad, 2023). Ini memastikan bahwa materi pelatihan selalu relevan dan up-to-date, yang  sangat  penting  dalam  lingkungan  yang  terus  berubah  dengan  cepat.  Sebagai  hasilnya,  guru menjadi lebih siap dan mampu untuk menghadirkan pengalaman belajar yang kaya dan bermakna, yang  pada  gilirannya,  dapat  meningkatkan  motivasi  dan  keterlibatan  siswa,  mengarah  pada  hasil pendidikan yang lebih positif.
Akhirnya,  big  data  juga  memiliki  implikasi  yang  signifikan  dalam  kebijakan  pendidikan. Melalui  analisis  data  yang  mendalam,  pembuat  kebijakan  dapat  mengidentifikasi  area  yang memerlukan perhatian dan intervensi, merancang program yang lebih efektif, dan mengalokasikan sumber  daya  secara  lebih  efisien.  Penelitian  ini  menggambarkan  bagaimana  big  data  dapat digunakan  sebagai  alat  untuk  menginformasikan  kebijakan pendidikan  yang  berbasis  bukti,  yang sangat  dibutuhkan  dalam  konteks  pendidikan  yang  terus  berkembang  dan  menghadapi  berbagai tantangan.

## SIMPULAN
Dalam studi ini, analisis kinerja akademik siswa berbasis big data memberikan pemahaman yang menyeluruh tentang kinerja akademik siswa dalam berbagai mata pelajaran. Hasil analisis korelasi antar mata pelajaran, seperti Matematika, Bahasa Indonesia, TIK, dan IPA, menyoroti interkoneksi yang  kompleks  di  antara  keterampilan  siswa.  Korelasi  positif  dan  negatif  antar  mata  pelajaran menjadi jelas, mengungkapkan kekuatan dan kelemahan yang mungkin terdapat pada setiap siswa. Pentingnya  peran  big data dalam  konteks  penelitian  ini  sangat  signifikan.  Big  data memfasilitasi analisis  yang  lebih  kompleks,  memberikan  gambaran  holistik  tentang  pencapaian  siswa,  dan mengenali pola-pola yang mungkin tidak terdeteksi pada skala yang lebih kecil. Dalam melibatkan big  data,  penelitian  ini  mampu  memberikan  rekomendasi  untuk  meningkatkan  kinerja  akademik akademik  siswa  dengan  lebih  spesifik.  Selain  itu,  big  data  memberikan  dukungan  dalam mengidentifikasi tren pembelajaran, mengoptimalkan strategi kegiatan mengajar, dan memberikan dukungan  yang  lebih  efektif  kepada  siswa.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola kinerja  siswa,  big  data  membuka  peluang  untuk  pembentukan  metode  pembelajaran  yang  lebih adaptif  dan  responsif,  sesuai  dengan  kebutuhan  unik  setiap  siswa.  Melibatkan    big  data  dalam penelitian  ini  tidak  hanya  memberikan  pemahaman  mendalam  terkait  kinerja  siswa,  tetapi  juga membuka pintu untuk merumuskan kebijakan pendidikan yang lebih baik berdasarkan bukti-bukti yang  kuat.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  sumbangan  yang  signifikan  dalam mengarahkan pendekatan pendidikan menuju keberlanjutan dan peningkatan kesuksesan siswa di masa depan.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustianti,  R.,  Abyadati,  S.,  Nussifera,  L.,  Irvani,  A.  I.,  Handayani,  D.  Y.,  Hamdani,  D.,  & Amarulloh, R. R. (2022). Asesmen Dan Evaluasi Pembelajaran . TOHAR MEDIA.
Ak,  M.  F.,  Darmayani,  S.,  Nendissa,  S.  J.,  Arifudin,  O.,  Anggaraeni,  F.  D.,  Hidana,  R.,  ...  & Handayani, F. S. (2021). Pembelajaran Digital . Penerbit Widina.
Ali,  I.  (2019).  Opini:  Peran  dan  Kontribusi  Big  Data  dalam  Pendidikan  dan  Pelatihan Kepustakawanan. Madika: Media Informasi dan Komunikasi Diklat Kepustakawanan , 5 (1), 8-15.
Anggraini,  D.  (2020).  Kedisiplinan  dan  Prestasi  Belajar  Siswa  Kelas  VII  di  SMPN  2
Kuantan. Jurnal Al-Taujih: Bingkai Bimbingan dan Konseling Islami , 6 (1), 44-54.
Attaran, M., Stark, J., & Stotler, D. (2018). Opportunities And Challenges For Big data Analytics In  US  Higher  Education:  A  Conceptual  Model  For  Implementation. Industry  And  Higher Education , 32 (3), 169-182.
Baig, M. I., Shuib, L., & Yadegaridehkordi, E. (2020). Big data In Education: A State Of The Art, Limitations,  And  Future  Research  Directions. International  Journal  Of  Educational Technology In Higher Education , 17 (1), 1-23.
Cahyo,  D.  D.  (2021). Analisis  Konsep  Kecerdasan  Perspektif  Howard  Gardner  Dalam  Buku Multiple  Intelligences  (Kecerdasan  Majemuk)  Dan  Relevansinya  Dalam  Nilai-Nilai Pendidikan Agama Islam (PAI) (Doctoral Dissertation, UIN FAS Bengkulu).
Candra,  P.  N.,  Soepriyanto,  Y.,  &  Praherdhiono,  H.  (2020).  Pedagogical  Knowledge  (PK)  guru dalam  pengembangan  dan  implementasi  rencana  pembelajaran. JKTP:  Jurnal  Kajian Teknologi Pendidikan , 3 (2), 166-177.
De  Brouwer,  P.  J.  (2020). The  Big  R-book:  From  Data  Science  to  Learning  Machines  and  Big data . John Wiley & Sons.
Disemadi, H. S. (2021). Urgensi Regulasi Khusus Dan Pemanfaatan Artificial Intelligence Dalam Mewujudkan Perlindungan Data Pribadi Di Indonesia. Jurnal Wawasan Yuridika , 5 (2), 177- 199.
Efgivia,  M.  G.  (2020).  Pemanfaatan Big  data Dalam  Penelitian  Teknologi  Pendidikan. Educate:
Jurnal Teknologi Pendidikan , 5 (2), 107-119.
Fadilah, N. N., Setyosari, P., & Susilaningsih, S. (2021). Motivasi Belajar Mahasiswa Teknologi Pendidikan  dalam  Pembelajaran  Online. JKTP:  Jurnal  Kajian  Teknologi  Pendidikan , 4 (1), 90-97.
Hasgimianti,  H.,  Nirwana,  H.,  &  Daharnis,  D.  (2017).  Perhatian  Orangtua  Dan  Motivasi  Belajar Siswa  Yang  Berlatar  Belakang  Melayu  Dan  Jawa. INSIGHT:  Jurnal  Bimbingan Konseling , 6 (2), 130-143.
Hermawansyah,  H.  (2021).  Manajemen  lembaga  pendidikan  sekolah  berbasis  digitalisasi  di  era COVID-19. Fitrah: Jurnal Studi Pendidikan , 12 (1), 27-46.
Kurniawan,  C.  (2019).  A  Survey  On Big  data Analytics  Model. ITEJ  (Information  Technology Engineering Journals) , 4 (1), 1-13.
Maghfiroh, L., & Pratiwi, T. I. (2020). Hubungan Self Esteem Dan Dukungan Keluarga Dengan Motivasi Berprestasi Pada Peserta Didik Kelas VIII SMP NEGERI 30 SURABAYA. Jurnal BK UNESA , 11 (3), 303-311.
Mursid,  R.,  Saragih,  A.  H.,  &  Sitompul,  H.  (2023).  Pengembangan  Model  Pembelajaran Kolaborasi  Berbasis  E-Learning  Terintegrasi  4C  (Communication,  Collaborative,  Critical Thinking,  And  Creativity)  Untuk  Meningkatkan  Capaian  Pembelajaran  Mata  Kuliah Keahlian Berkarya.
Ningsih,  I.  W.,  Mayasari,  A.,  &  Ruswandi,  U.  (2022).  Konsep  Pendidikan  Multikultural  Di Indonesia. Edumaspul: Jurnal Pendidikan , 6 (1), 1083-1091.
Paramansyah,  H.  A., &  SE,  M.  (2020). Manajemen  Pendidikan  Dalam Menghadapi  Era  Digital . Arman Paramansyah.
Pertiwi, R., & Sutama, S. (2020). Membudayakan Kelas Digital Untuk Membimbing Siswa dalam Pembelajaran di Tengah Pandemi Covid-19. JKTP: Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan, 3 (4), 350–365.
Pratama,  A.  S.,  Sari,  S.  M.,  Hj,  M.  F.,  Badwi,  M.,  &  Anshori,  M.  I.  (2023).  Pengaruh  Artificial Intelligence, Big data dan otomatisasi terhadap kinerja SDM di Era digital. Jurnal Publikasi Ilmu Manajemen , 2 (4), 108-123.
Pratiwi, R. D. (2018). Hubungan Dukungan Orang Tua Dengan Prestasi Belajar Siswa Sltp Negeri 6 Yogyakarta. Edu Dharma Journal: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 2 (1), 30-45.
Satria, D., & Setyawan, R. A. (2022). Data Analitik: Perspektif Ekonomi Dan Bisnis . Universitas Brawijaya Press.
Subroto,  D.  E.,  Supriandi,  S.,  Wirawan,  R.,  &  Rukmana,  A.  Y.  (2023).  Implementasi  Teknologi Dalam  Pembelajaran  Di  Era  Digital:  Tantangan  Dan  Peluang  Bagi  Dunia  Pendidikan  Di Indonesia. Jurnal Pendidikan West Science , 1 (07), 473-480.
Suhartono,  E.  (2017). Systematic  Literatur  Review (SLR):  Metode,  Manfaat,  Dan  Tantangan Learning  Analytics  Dengan  Metode  Data  Mining  Di  Dunia  Pendidikan  Tinggi. Jurnal Ilmiah INFOKAM , 13 (1).
Warren, J., & Marz, N. (2015). Big data: Principles and best practices of scalable realtime data systems . Simon and Schuster.
Wasiri,  W.  (2023).  Dampak  Supervisi  Akademik  Terhadap  Peningkatan  Kinerja  Guru  Di  SMP
Negeri 1 Mulak Ulu. Serambi Konstruktivis , 5 (2), 105-113.
Wati,  F.,  Kabariah,  S.,  &  Adiyono,  A.  (2023).  Subjek  Dan  Objek  Evaluasi  Pendidikan  Di Sekolah/Madrasah  Terhadap  Perkembangan  Revolusi  Industri  5.0. Jurnal  Pendidikan  Dan Keguruan , 1 (5), 384-399.
Wicaksono, A. (2022). Metodologi Penelitian Pendidikan: Pengantar Ringkas . Garudhawaca.
Wulandari, R. O. (2017). Pengaruh Pergaulan Teman Sebaya Dan Disiplin Siswa Terhadap Hasil Belajar  Mata  Pelajaran  IPS  Kelas  VIII  SMP  Negeri  4  Kepanjen (Doctoral  Dissertation, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim).