p–ISSN: 2723 - 6609  e-ISSN : 2745-5254 Vol.4, No.2 Februari 2023 http://jist.publikasiindonesia.id/

## Pemanfaatan Big Data dalam Bidang Pendidikan
Junita Juwita Siregar, Rubil Musawaris Universitas Bina Nusantara Jakarta, Indonesia Email: juwita_siregar@binus.ac.id, rubil@binus.ac.id
*Correspondence : juwita_siregar@binus.ac.id INFO ARTIKEL ABSTRAK Diajukan :01-02-2023 Diterima :01-02-2023 Diterbitkan :28-02-2023 Perkembangan  teknologi  berbasis  komputer  dan  internet berdampak  pada  dampak  volume  data  pada  dunia Pendidikan  pada  pemantauan  kinerja  akademik  siswa, estimasi  kinerja,  pengaturan  kurikulum,  dan  mendeteksi gangguan  dalam  pendidikan.  Faktor-faktor  yang  dianggap penting  dalam  kajian  pemanfaatan  big  data  dalam pendidikan  dapat  dikelompokkan  dalam  tiga  judul  utama.
Pada  awal  elemen  ini  adalah  pembangunan  lingkungan pendidikan  dengan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak yang  sesuai  untuk  pengumpulan  dan  penyimpanan, pemroesan data guna menyediakan infrastruktur untuk studi big  data.  Komputer  berkapasitas  tinggi  dengan  prosesor yang  kuat  lebih  disukai  di  sisi  perangkat  keras,  sedangkan teknologi komputasi awan, lingkungan yang memungkinkan aplikasi data besar atau sistem file big data dapat digunakan di  sisi  perangkat  lunak.    Metode  pengumpulan  data  pada stydy  ini  adalah  study  literature  big  data.  Tujuan  utama dalam  analisis  big  data  dalam  pendidikan  adalah  untuk mengolah dan menginterpretasikan big data dan mendapatkan  keuntungan  dari  hasilnya  terutama  dalam proses pengambilan keputusan. Dengan demikian, keputusan yang diambil akan kembali sebagai nilai tambah bagi  para  pemangku  kepentingan  di  bidang  pendidikan. Kesimpulan  pada  study  ini  adalah  hasil  yang  bermanfaat akan  diperoleh  baik  bagi  siswa,  pelatih,  dan  pengambil keputusan di bidang pendidikan.

## ABSTRACT
The  development  of  computer-based  technology  and  the internet has an impact on the impact of data volume on the world  of  Education  on  monitoring  student  academic performance,  estimating  performance,  setting  curriculum, and  detecting  disruptions  in  education.  Factors  that  are considered important in the study of the use of big data in education can be grouped into three main headings. At the beginning  of  this  element  is  the  construction  of  an educational  environment  with  hardware  and  software suitable  for  collection  and  storage,  data  processing  to
Kata kunci : Big Data; Keputusan Pendidikan; Teknologi
Keywords: Big Data; Education Decisions; Technology
provide  infrastructure  for  the  study  of  big  data.  High- capacity computers with powerful processors are preferred on the hardware side, while cloud computing technology, an environment that enables big data applications or big data file systems can be used on the software side.  The method of data collection in this stydy is the study literature big data. The  main  objective  in  big  data  analysis  in  education  is  to process and interpret big data and benefit from the results especially  in  the  decision-making  process.  Thus,  the decisions  taken  will  return  as  an  added  value  for stakeholders in the field of education. The conclusion of this study  is,  useful  results  will  be  obtained  both  for  students,
trainers, and decision makers in the field of education.

## Attribution-ShareAlike 4.0 International

## Pendahuluan
Data  tidak  berarti  apa-apa  tanpa  adanya  pengolahan  dan  ekstrasi  kepadanya, Namun,  jika  dimaknai,  ia  menciptakan  nilai  tambah  dengan  mentransformasikannya menjadi  informasi  dan  bahkan  pengetahuan.  Saat  ini,  sebagian  besar  data  diproduksi, disimpan,  diproses,  dan  dikonsumsi  oleh  sistem  atau  pengguna  yang  berbeda  melalui teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK).  Karena  berbagai  pola  dan  pola  yang  tidak dapat ditemukan dengan metode matematika klasik atau dengan kasat mata tersembunyi di dalam struktur dengan jumlah data yang begitu besar pada era saat ini
Big Data, dalam pengertian paling sederhana, mengacu pada kumpulan data yang sangat  besar,  berkembang  pesat,  dan  diperoleh  dari  berbagai  jenis  sumber  data.  Selain berbagai aplikasi di berbagai bidang seperti perbankan, komunikasi, dan bisnis, pertanian, kedokteran, big data juga berperan penting dalam dunia pendidikan. Big data di sektor pendidikan;  Ini  digunakan  untuk  banyak  tujuan  seperti  meningkatkan  kualitas pendidikan, menyediakan pembelajaran khusus siswa (pembelajaran yang dipersonalisasi),  meningkatkan  kinerja  siswa,  merencanakan  kurikulum  pendidikan, mengidentifikasi  dan  memperbaiki  proses  administrasi  yang  tidak  efisien  dalam pendidikan, merestrukturisasi konten kursus, dan memantau siswa. kinerja oleh instruktur dan  administrator  ahkan  memprediksi  jumlah  kelulusan,  dan  jumlah  peneimaan mahasiswa di masa di masa depan. Penambangan data pendidikan, analitik pembelajaran, dan  analitik  akademik  adalah  area  yang  mendapat  manfaat  dari  big  data  dalam pendidikan. Dari sudut pandang tersebut, penulis dalam tulisan ini; Berdasarkan definisi dan struktur konsep big data, maka dibahas masalah big data dalam pendidikan. Dalam konteks ini, penggunaan big data dalam pendidikan, contoh kehidupan nyata, manfaat big data  dalam  pendidikan  dan  kekhawatiran  tentang  penggunaannya  dalam  pendidikan diberikan di bagian ini.

## Metode Penelitian
Pada  study  ini  metodelogi  yang  digunakan  adalah  study  literature  review  dari journal yang terkait dengan penelitian tentang Big Data.

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  dunia  pendidikan  khususnya  dengan  konsep e-learning,  learning management system, content management system, virtual classroom dan lain lain. Banyak teknologi baru juga telah digunakan seperti ms teams, meet zoom. Data menjadi milik bagi semua pemangku kepentingan pendidikan, mulai dari siswa hingga pendidik, dari staf  administrasi  hingga  administrator  lembaga  pendidikan,  telah  dipindahkan  ke lingkungan elektronik (juga). Data dalam berbagai format struktur dan unstruktur seperti informasi  pribadi  siswa  dan  karyawan  di  lembaga  pendidikan,  pelajaran,  konten  video kursus,  rekaman  audio,  file  teks,  email  yang  digunakan  di  lingkungan  belajar,  berbagi media  sosial  juga  disimpan  secara  elektronik.  Seperti  diketahui,  big  data  tidak  hanya terdiri dari data  yang dikumpulkan hanya dari satu  sumber saja Bagian  utama dari big data adalah data yang di ambil dari berbagai sensor, kamera, atau sistem pintar sebagai hasil  dari  tindakan  kita,  tanpa  disadari  oleh  pengguna.  Situasi  ini  merupakan  masalah besar dalam pendidikan yang datang dengan cepat dari berbagai sumber.

## Big Data
Big  Data  adalah  aset  informasi  bervolume  tinggi,  berkecepatan  tinggi,  dan/atau beragam  tinggi  yang  menuntut  bentuk  pemrosesan  informasi  yang  hemat  biaya  dan inovatif  yang  memungkinkan  peningkatan  wawasan,  pengambilan  keputusan,  dan otomatisasi  proses  (Gartner  IT  Glossary,  2012).  Menurut  definisi  lain,  big  data  adalah sejumlah  besar  data  terstruktur  dan  tidak  terstruktur  yang  tidak  dapat  diproses  dengan database tradisional dan teknik perangkat lunak (Tejedor, 2013). Kecepatan Data: Telah terjadi peningkatan besar dalam kecepatan produksi data dalam beberapa tahun terakhir. Misalnya,  90%  data  yang  tersedia  di  dunia  saat  ini  hanya  diproduksi  dalam  dua  tahun terakhir (Wang, 2016). Dengan kata lain, data yang dihasilkan setiap dua tahun sebanyak jumlah  data  yang  dihasilkan  selama  ini.  data  mentah,  data  terstruktur,  data  semi- terstruktur,  data  tidak  terstruktur  dari  halaman  web,  file  log  web,  indeks  pencarian, posting media sosial, email, dokumen, data yang ditransfer dari sistem aktif dan pasif. Itu seratus juta dolar. Fitur yang membedakan big data dari data klasik tersembunyi dalam struktur big  data.  IBM  mencirikan big data dengan 4V  (Gambar 1) (Zikopoulos et  al., 2012). Ini masing-masing adalah volume data, keragaman data, dan kecepatan data, value data (Marr, 2014; Zikopoulos et al., 2012)
Gambar 1. Karakteristik big data 4 V
Volume  Hari  ini,  setiap  individu  menghasilkan  data  baru  setiap  saat.  Hanya  di Google,  3,5  miliar  pencarian  dilakukan  per  hari  dan  1,2  triliun  per  tahun,  pengguna Facebook rata-rata mengirim 31,25 juta pesan per menit, dan 300 jam video diunggah ke YouTube  setiap  menit  (Marr,  2015).  Mengenai  volume  data,  untuk  tahun  2020; Diperkirakan sekitar 1,7megabyte data baru akan dibuat per detik per orang di planet ini, dan  ukuran  akumulasi  data  digital  akan  tumbuh  dari  4,4  zettabyte  saat  ini  menjadi  44 zettabyte (44 triliun gigabyte) (Marr, 2015).
Variety: Dengan meluasnya penggunaan sensor, perangkat pintar, dan media sosial, data menjadi lebih kompleks, dan beberapa sumber data potensial yang dapat kita hitung hari ini diberikan di bawah ini (Zikopoulos et al., 2012):
Velocity:  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  telah  terjadi  peningkatan  besar  dalam kecepatan produksi data. Data dihasilkan dala bentuk data data mentah, data terstruktur, data  semi-terstruktur,  data  tidak  terstruktur  dari  halaman  web,  file  log  web,  indeks pencarian, posting media sosial, email, dokumen, data yang ditransfer dari sistem aktif dan pasif (Wang, 2016).
Value: Nilai data yang sangat tinggi / berharga.
Big Data di gunakan di berbagai bidang, mulai dari perbankan hingga olahraga, dari asuransi  hingga  transportasi.  Sektor  perbankan  dan  keamanan,  komunikasi,  media  dan jasa,  pemerintahan  dan  manufaktur  serta  sumber  daya  alam  dipandang  sebagai  area dengan  potensi  tertinggi  dalam  hal  volume  data.  Perbankan  dan  keamanan,  penyedia layanan kesehatan dan tingkat data produksi dan sumber daya alam; komunikasi, media dan layanan, dan pemerintah adalah area dengan potensi keragaman data yang tinggi. Big data  akan  lebih  banyak  digunakan  di  bidang  pendidikan  di  masa  depan  berkat meningkatnya penggunaan teknologi informasi. dalam pendidikan.
Terlepas  dari  sektornya,  lembaga  dapat  menganalisis  big  data  pelanggannya, mengatur  kampanye,  atau  mengembangkan  berbagai  strategi  untuk  menargetkan pelanggan  baru.  Target,  yang  memperkirakan  bahwa  pelanggannya  mengharapkan feedback dengan memeriksa perilaku pembelian mereka, adalah salah satu contoh paling terkenal dalam hal ini.
Big  data  dapat  digunakan  tidak  hanya  untuk  menciptakan  keuntungan  dengan berfokus  pada  pelanggan,  tetapi  juga  untuk  memahami  dan  mengoptimalkan  proses bisnis,  menciptakan  keuntungan  internal.  Sebagai  hasil  dari  analisis  yang  dilakukan dengan  mengikuti  pergerakan  karyawan  call  center  pada  siang  hari,  Bank  of  America menemukan  bahwa  karyawan  dengan  kinerja  terbaik  adalah  mereka  yang  mengambil istirahat kelompok, dan mengembangkan kebijakan istirahat kelompok dalam organisasi dan kinerja karyawan.
Area lain di mana big data dapat dipelajari adalah pengumpulan dan pelacakan data yang terkait langsung dengan individu. Dalam konteks ini, detak jantung, denyut nadi, jumlah  langkah,  dll.  Aplikasi  yang  mengumpulkan  informasi  digunakan  di  bidang kesehatan  dan  olahraga.  Misalnya,  big  data  digunakan  dalam  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  pasien  dan  dokter,  atau  dalam memprediksi  hasil  pertandingan  dengan  menggunakan  data  kinerja  pemain  selama pertandingan.
Mengapa Big Data?
Big  Data  adalah  aset  informasi  bervolume  tinggi,  berkecepatan  tinggi,  dan/atau beragam  tinggi  yang  menuntut  bentuk  pemrosesan  informasi  yang  hemat  biaya  dan inovatif  yang  memungkinkan  peningkatan  wawasan,  pengambilan  keputusan,  dan otomatisasi proses (Gartner IT Glossary, 2012).
1. Kemajuan Teknologi Prosesor:
Sejalan dengan peningkatan kapasitas penyimpanan komputer dari dulu hingga sekarang,  kecepatan  prosesor  komputer  juga  meningkat.  Prosesor  single-core  yang digunakan  di  komputer  telah  digantikan  oleh  prosesor  multi-core.  Berkat  prosesor yang cepat dan multi-core, jumlah operasi per satuan waktu telah meningkat. Ini juga memudahkan untuk melakukan analisis data real-time dengan mengurangi jeda waktu dalam analisis.
2. Mengurangi  jeda  waktu  dalam  analisis  berkat  komputasi  terdistribusi:  Berkat komputasi terdistribusi, proses dibagi menjadi beberapa bagian dan didistribusikan ke komputer yang berbeda, sehingga menghemat waktu komputasi.
3. Alat Keunggulan Kompetitif
Mengalokasikan sumber daya untuk riset big data: Bigdata dipandang sebagai alat keunggulan kompetitif yang potensial, karena dapat diproses untuk menciptakan nilai  tambah.  Situasi  ini  sama  pentingnya  tidak  hanya  berdasarkan  institusi  dan organisasi,  tetapi  juga  antar  negara  di  kancah  internasional.  Salah  satu  insentif terpenting  untuk  penelitian  dan  pengembangan  terkait  big  data  adalah  "Inisiatif Penelitian dan Pengembangan Big Data " Presiden Amerika Serikat Obama pada tahun 2012 untuk dua studi yang harus dilakukan di bidang big data.
4. Cloud  Computing ,  komputasi  awan  adalah  teknologi  di  mana  aplikasi  atau  layanan informasi  dapat  diperoleh  sesuai  kebutuhan.  Komputasi  awan  juga  memberikan kenyamanan besar dalam  penyimpanan data. Sebagai  contoh; Alih-alih menyiapkan server  terpisah  untuk  penyimpanan  data,  perusahaan  dapat  memperoleh  ruang penyimpanan  data  sebanyak  yang  dibutuhkan  dengan  menggunakan  layanan claud komputing .  Dengan  demikian,  biaya  server,  layanan  pemeliharaan-perbaikan,  dan biaya personel berkurang

## Manfaat Penerapan Big data dalam pendidikan
1. 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
2. Membantu  menganalisa  dan  meringkas  strategi  pengajaran  sehingga  dapat memberikan strategi pengajaran  yang lebih efektif di bidang pendidikan  (Eynon, R. 2013).
3. Melalui data mining, analisis pembelajaran dan sistem pengambilan keputusan linier memberikan evaluasi sistemik cerdas dan dinamis yang sistematis.
4. Melalui analitik pembelajaran proses pendidikan dan pelatihan mampu meningkatkan efisiensi pengajaran / pembelajaran.
5. Untuk mencapai realisasi yang sukses dari sistem analitik pembelajaran. Implementasi big  data  mampu  membantu  siswa,  staf  pengajar  dan  pengelola  diklat  dalam menciptakan iklim pembelajaran

## Proses Analsis Big Data pada dunia pendidikan
Analisis Big data diharapkan dapat meningkatkan kinerja siswa serta mengurangi angka putus sekolah. Dengan analisis big data, dimungkinkan untuk mengurangi angka putus sekolah dengan mengikuti siswa secara dekat, menerima umpan balik instan dan membimbing  mereka  sesuai  dengan  kebutuhan  pribadi  mereka  (van  Rijmenam,  2015). Hal ini akan memberikan kontribusi baik bagi lembaga pendidikan maupun masyarakat.
Agrawal dkk. (2011) menjelaskan proses analisis big data dalam lima langkah. Ini masing-masing;  akuisisi  data  -  perekaman,  ekstraksi  informasi  dan  pembersihan  data, integrasi  data  -  pengelompokan  dan  tampilan,  pemrosesan  query  -  pemodelan  data  - analisis dan langkah terakhir adalah interpretasi hasil.
Interpretasi
Gambar 2. Proses analisis big data
Analisis  data  yang  diperoleh  memberikan  manfaat  pada  tingkat  yang  berbeda. Sementara  analitik  pembelajaran  mencakup  analisis  yang  terkait  dengan  proses pembelajaran, analitik akademik sebagian besar mencakup analisis tingkat kelembagaan yang  menyangkut  manajer  atau  pembuat  keputusan.  Dengan  demikian,  jika  gambar  2 diperiksa,  akan  terlihat  bahwa  learning  analytics  menargetkan  dua  level  yang  berbeda (Long & Siemens, 2011).
start Ekstraksi Data Sumber data Akuisi Data Integrasi data clustering model

## Keuntungan Menggunakan Big Data dalam Pendidikan
Menurut  West  (2012),  “personalisasi  pendidikan  adalah  salah  satu  keuntungan terbesar  dari  teknologi  dan  data  besar  membantu  guru  dalam  mempersonalisasikan pendidikan”. analitik data besar; Ini memberi para peneliti, otoritas atau siswa dengan informasi yang lebih komprehensif tentang proses terkait pembelajaran, sementara juga memungkinkan  analisis  kinerja  siswa  dan  pendekatan  pembelajaran.  Dengan  cara  ini, analisis  terperinci  dapat  dilakukan  untuk  setiap  siswa  dan  kebutuhan  atau  persyaratan siswa dapat diteliti secara individual (West, 2012).
• Pemanfaatan sumber daya dapat membantu proses pengambilan keputusan yang kompleks  seperti  pengaturan  kurikulum.  Dapat  dipastikan  bahwa  pola  belajar  siswa ditentukan dan dengan demikian siswa yang berisiko di identifikasi, risiko dihilangkan dan tingkat keberhasilan ditingkatkan.
Dimungkinkan  untuk  mendapatkan  ide  bahwa  siswa  belajar  lebih  baik  daripada jenis lainnya dan dengan demikian materi pelajaran siswa dapat diatur.
Area yang perlu diperbaiki dalam kursus atau modul dapat diidentifikasi. Sebagai contoh; Dalam konten kursus interaktif, jika sebagian besar siswa menghabiskan lebih banyak waktu di satu bagian konten daripada di tempat lain, penyesuaian yang diperlukan dapat dilakukan pada bagian konten yang relevan. Memberikan analisis modul e-learning mana  yang  paling  banyak  dikunjungi  dan  dibagikan  (Arshavskiy,  M.  2016).  Waktu tunggu  yang  lama  untuk  melakukan  evaluasi  dihilangkan  karena  aliran  data  instan tersedia. Dengan cara ini, revisi sistem dilakukan dengan cepat. Dengan bantuan machine learning, prediktif dan algoritme yang digunakan dalam penambangan data, peningkatan dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  siswa  dalam  pelajaran.  Misalnya, memungkinkan instruktur untuk menjawab pertanyaan seperti mengapa siswa tidak lulus, mengapa  mereka  gagal  dalam  kursus,  atau  mengapa  siswa  tidak  memperoleh keterampilan tertentu

## Kerugian Menggunakan Big Data dalam Pendidikan
Masalah yang harus dipertimbangkan dalam penggunaan big data dalam pendidikan adalah  Data  pribadi  milik  siswa  harus  dilindungi  oleh  peraturan  perundang-undangan. Masalah  etika  tentang  privasi  data  tidak  boleh  diabaikan.  Di  satu  sisi,  peningkatan akademik dan pedagogis dapat dilakukan dengan menganalisis data yang dikumpulkan dengan kamera, sensor, dan perangkat lain yang ditempatkan di ruang kelas. Di sisi lain, pemantauan  dan  pencatatan  yang  terus-menerus  terhadap  siswa  menimbulkan kekhawatiran  seperti  membatasi  kreativitas  siswa  dan  kebebasan  berekspresi  serta melanggar privasi mereka (Dede, C., & Ho, A. 2016). Untuk alasan ini, keseimbangan antara manfaat dan biaya dari praktik praktik ini harus ditetapkan dengan hati-hati, dan praktik-praktik tersebut harus dipantau dan diaudit dengan cermat.

## Implementasi Big Data Pada Bidang Pendidikan
Pendidikan saat ini mengarah pada pendidikan berbasis internet dan data. Konsep tersebut  disebut  sebagai  “data-driven  education”  dalam  bahasa  Inggris;  menyatakan bahwa data juga menjadi dasar pendidikan dan mengarahkan perkembangan di bidang ini (Baru, 2016). Untuk menggunakan big data dalam pendidikan, pertama-tama perlu dibuat dan kemudian dianalisis dengan berbagai metode. Bagian Kelembagaan Lokal pelajaran menangani penelitian mereka. Penambangan data pendidikan dan analitik pembelajaran memandu peneliti untuk aplikasi data besar (Eynon, 2013; Long & Siemens, 2011; West, 2012
Analisis  tingkat  perkuliahan;  jejaring  sosial,  kurikulum  cerdas  dengan pengembangan  konseptual  analitik  Pemerintah  nasional,  otoritas  pendidikan.  Dalam
pendidikan,  data  yang  dimiliki  selama  siswa  mengakses  dan  menggunakan  learning management system atau massive open online course (MOOCs) dapat digunakan sebagai bagian  dari  big  data  (Dede  &  Ho,  2016).  Selain  itu,  interaksi  media  sosial  siswa  juga merupakan bagian dari big data pendidikan. Analisis berbagai jenis big data menawarkan berbagai peluang untuk meningkatkan pembelajaran (Dede & Ho, 2016).
TEACHING ONLINE FORUM ASSIGMENT, MID TEST, FINAL TEST EDUCATION BIG DATA OPEN DATA
Gambar 3. Framework Big Data pada Bidang Pendidikan
Jika  di  tingkat  departemen;  Penelitian  dapat  dilakukan  untuk  menemukan  pola keberhasilan atau kegagalan siswa atau untuk memprediksi situasi ini. Dalam konteks ini, metode pembelajaran  yang berbeda dapat dipertimbangkan sesuai dengan keberhasilan siswa.  Tiga  level  berbeda  telah  ditentukan  untuk  analitik  akademik  (Long  &  Siemens, 2011). Di tingkat ke. lembagaan; profil siswa, kinerja dan aliran informasi di akademi. Di tingkat  nasional  dan  internasional,  atas  dasar  semua  itu,  berkaitan  dengan  sistem pendidikan  Menggunakan  data  yang  dikumpulkan  dari  sekolah,  Misalnya,  telah ditemukan  bahwa  siswa  kelas  6  lebih  berhasil  dalam  matematika  setelah  pendidikan jasmani atau olahraga, anak perempuan di kelas IPA cepat bosan, dan anak laki-laki tidak bosan  karena  lebih  sering  menggunakan  bahan  laboratorium  (Herold,  2016).  Dengan menggunakan  informasi  yang  diperoleh  ini,  instruktur  dapat  merencanakan  pelajaran, memberikan tugas khusus kepada siswa, dan merencanakan berbagai kegiatan bagi siswa putra  dan  putri  untuk  mempelajari  pelajaran  dengan  lebih  baik  (Herold,  2016).  Dalam analisis regional perbandingan dapat dilakukan dengan mengungkapkan perbedaan dan persamaan berdasarkan wilayah.
Ada beberapa contoh aplikasi praktis big data dalam pendidikan. AltSchool, salah satu  inisiatif  Silicon  Valley  yang  didirikan  untuk  menggunakan  big  data  dalam
• DATA STRUTUR , UNSTRUKTUR E • KECEPATAN TRANSFER DATA • KNOWLEDGE DISCOVERY DATA • MATERI KULIAH ,TEXT,VIDIO ,REKAMAN AUDIO VOLUME VALUE VARIETY VELOCITY INTEGRATION LEARNING LMS SYLAB U S E- LIBRAR Y MATE RI SUPORT
pendidikan, merekam  ekspresi  wajah siswa dan aktivitas di  kelas dengan kamera  yang dipasang  di  ruang  kelas  (Herold,  2016).  Dengan  demikian,  tingkat  partisipasi,  suasana hati, penggunaan sumber daya kelas, kebiasaan sosial, penggunaan bahasa dan kosa kata, rentang  perhatian,  dan  kinerja  akademik  setiap  siswa  akan  diselidiki.  Contoh pembelajaran yang dipersonalisasi adalah Knewton, penyedia layanan sistem manajemen pembelajaran. Knewton menganalisis bagaimana siswa yang menggunakan sistem belajar dan  apa  yang  mereka  ketahui,  serta  membuat  rekomendasi  untuk  pelajaran  di  masa mendatang.
Berkat  sistem  ini,  guru  mengidentifikasi  perbedaan  dan  tingkat  pengetahuan  di antara  siswa  (The  Big  Data  Landscape,  2014).  Dengan  aplikasi  analitis  bernama CourseSmart,  interaksi  siswa  dengan  materi  kursus  digital  dipantau  dan  dianalisis. Sebagai  contoh  Interaksi  seperti  siswa  melihat  halaman,  mencatat  materi  kursus  atau menggaris bawahi poin-poin penting. Analisis ini memberi instruktur informasi tentang kehadiran  siswa  dan  tindak  lanjut  di  luar  kehadiran  klasik  yang  diambil  dalam  kursus (The Big Data Landscape, 2015). Digital agency dapat memandu penggunaan big data untuk membantu institusi pendidikan dalam beradaptasi dengan kebutuhan siswanya. Hal tersebut  membantu  dalam  mengembangkan  kelas  baru,  strategi  pengajaran,  dan  dasar kurikulum  yang  siswa  inginkan  dan  butuhkan.  Itu  juga  membantu  institusi mengoptimalkan  sumber  daya  dan  sebagai  hasilnya,  hal  tersebut  akan  meningkatkan performa mereka (Pappas, S. 2014). Dengan mengimplementasikan proses pembelajaran yang personal, siswa dapat belajar dengan caranya tersendiri, untuk memastikan mereka memahami materi yang diberikan. Dengan bantuan Big data, pengajar dapat menentukan di  area  mana  siswa  unggul  dan  mana  yang  butuh  untuk  dibantu.  Sistem  Big  data membantu pengajar untuk menilai siswa secara akurat, dengan terus memonitor progres dan keunggulan mereka. Sebuah laporan dapat dikembangkan untuk menunjukkan bidang minat siswa yang akan membantu mereka dalam menentukan karir. Laporan tersebut juga akan  menampilkan  area  yang  perlu  untuk  diperhatikan  sehingga  pengajar  dapat menentukan cara terbaik untuk menolong mereka.
Software big data akan mengumpulkan informasi dari perangkat yang digunakan siswa  dan  mengumpulkan  nilai,  keterampilan  belajar.  Implermentasi  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  Bigdata  tanpa  melupakan  kompleksitas  yang terlibat  dalam  setiap  pemikiran  kreatif.  hubungan  kepercayaan  dan  dengan  harapan bahwa  hal  itu  tidak  akan  di  ungkapkan  kepada  orang  lain  dengan  cara  yang  tidak konsisten dengan pemahaman tentang pengungkapan data asli tanpa izin. 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. Pelanggaran keamanan. hal ini berkaitan dengan tindak lanjut jika telah terjadi pencurian atau akses tidak  sah  lainnya  ke  data  yang  berisi  informasi  sensitif  yang  menghasilkan  potensi kerahasiaan data.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa tujuan utama dalam analisis big data dalam pendidikan adalah 1) Untuk mengolah dan menginterpretasikan big data dan mendapatkan keuntungan dari hasilnya terutama dalam proses pengambilan keputusan, 2) Meningkatnya penggunaan TIK, inovasi dalam pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data telah mengungkap konsep big data, 3) Perkembangan  teknologi  berbasis  komputer  dan  internet  berdampak  pada  dampak  big data pada dunia pendidikan, 4) Pemilihan variabel yang akan dimasukkan dalam analisis dan penggunaan teknik yang memberikan prediksi berbeda seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran  mesin,  5)  Penciptaan  lingkungan  belajar  yang  dipersonalisasi  dengan rencana pendidikan khusus siswa dan pemilihan konten.

## Bibliografi
Agrawal,  D.,  Bernstein,  P.,  Bertino,  E.,  …,  Widom,  J.  (2011).  Challenges  and opportunities with Big data 2011-1.  http://docs.lib.purdue.edu/cctech/1
Ali, A., Qadir, J., Rasool, R., Sathiaseelan, A., Zwitter, A., & Crowcroft, J. (2016). Big data for development: Applications and techniques. Big Data Analytics, 1(2), 1-24. doi: 10.1186/s41044-016- 0002-4 Apache Software Foundation. (2015).
Arshavskiy, M. (2016). Big data in eLearning: Relevance, importance, and opportunities. eLearning Industry. https://elearningindustry.com/big-data-in-elearning- opportunities
Dede, C., & Ho, A. (2016). Big data analysis in higher education: Promises and pitfalls. http://er.educause.edu:81/articles/2016/8/big-data-analysis-in-higher-education promises-and-pitfalls adresinden erişilmiştir.
Edbrix. (2016). Role of big data and analytics in e-learning. http://www.edbrix.com/single-post/2016/05/05/Role-of-Big-Data-and-Analytics- in
Ellingwood,  J.  (2016a).  An  introduction  to  big  data  concepts  and  terminology.
DigitalOcean. https://www.digitalocean.com/community/tutorials/an-introduction- to-big-data
Eynon, R. (2013). The rise of big data: What does it mean for education, technology, and media  research?  Learning,  Media  and  Technology,  38(3),  237–240.  doi: 10.1080/17439884.2013.771783
Gartner IT Glossary. (2012). Big data. Gartner IT Glossary. http://www.gartner.com/it- glossary/big-data
Har Camel, Y. (2016). Regulating “big data education” in Europe: Lessons learned from the US. Internet Policy Review, 5(1). doi: 10.14763/2016.1.402
Herold, B.  (2016). The  future of big data and  analytics in  K-12  education  -  Education week.  http://www.edweek.org/ew/articles/2016/01/13/the-future-of-big-data-and
Kune, R., Konugurthi,  P. K., Agarwal,  A., Chillarige, R. R., & Buyya, R. (2016). The anatomy of big data computing. Software: Practice and Experience, 46(1), 79–105. linuxlinks.com. (2015). http://www.linuxlinks.com/article/20130411155608341/.
Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30.
Lucas,  W.  (2013).  Big  data  overview,  use  cases,  technology  and  opportunities. http://www.slideshare.net/wilson_lucas/everis-big-datawilson
Marr,  B.  (2016).  How  is  big  data  used  in  practice?  10  use  cases  everyone  must  read.
Advanced Performance Institute. http://www.ap-institute.com/big-data
Morgan, C. (2013). The history of data storage and backup part two: Tablets, patterns,
and paper - Storagecraft. StorageCraft Technology Corporation. http://www.storagecraft.com/blog/the-history-of-data-storage-and-backup-part- two-tablets
New,  J.  (2016).  Building  a  data-driven  education  system  in  the  United  States. http://www2.datainnovation.org/2016-data-driven-education.pdf
Pappas, S. (2014). Big data in eLearning: The future of eLearning industry. eLearning Industry.  https://elearningindustry.com/big-data-in-elearning-future-of-elearning industry
Piety, P. J., Hickey, D. T., & Bishop, M. J. (2014). Educational data siences: Framing emergent practices for analytics of learning, organizations, and systems. LAK ’14 Proceedings  of  the  Fourth  International  Conference  on  Learning  Analytics  and Knowledge  içinde  (ss.  193–202).  Fourth  International  Conference  on  Learning Analytics  and  Knowledge  (LAK14),  Indianapolis:  ACM  Press.  doi: 10.1145/2567574.2567582
Piety, P., Pea, R., & Behrens, J. (2013). Big data in education, arguing for an educational decision  sciences.  American  Educational  Research  Association  Annual  Meeting içinde. San Francisco, CA.
Prinsloo,  P., Archer, E.,  Barnes,  G., Chetty, Y.,  &  Zyl,  D. V.  (2015).  Big(ger) data as better data in open distance learning. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 16(1), 284–306. doi: 10.19173/irrodl.v16i1.1948
Quigley,  R.  (2011).  The  cost  of  a  gigabyte  over  the  years  /  The  Mary  Sue. http://www.themarysue.com/gigabyte-cost-over-years
Reid-Martinez,  K.,  &  Mathews,  M.  (2015).  Big  data  in  education  (No:  2015/3).  The Center for Digital Education.
Sin,  K.,  &  Muthu,  L.  (2015).  Application  of  big  data  in  education  data  mining  and learning analytics—A literature review. ICTACT Journal on Soft Computing, 5(4), 1035–1049.
Tejedor,  R.  C.  (2013).  The  three  generations  of  big  data  processing.  19  Aralık  2016 tarihinde  http://www.slideshare.net/Datadopter/the-three-generations-of-big-data- processing
The  Big  Data  Landscape.  (2014).  Big  data  and  higher  education:  These  apps  change everything.  http://www.bigdatalandscape.com/blog/big-data-higher
van Rijmenam, M. (2015). Datafloq - Four ways big data will revolutionize education.
Datafloq. https://datafloq.com/read/big-data-will-revolutionize-learning Wang,  Y.  (2016).  Big  opportunities  and  big  concerns  of  big  data  in  education.
TechTrends, 60(4), 381– 384. doi: 10.1007/s11528-016-0072-1
West,  D.  M.  (2012).  Big  data  for  education:  Data  mining,  data  analytics,  and  web dashboards.
Zikopoulos, P., Eaton, C., deRoos, D., Deutch, T., & Lapis, G. (2012). Understanding big data:  Analytics  for  enterprise  class  hadoop  and  streaming  data.  McGraw-Hill Osborne Media.