Evaluasi Kualitas Pendidikan Dasar di Sumatera Selatan Menggunakan Business Intelligence Model

Penulis

  • Muhamad Meiko Triputra Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
  • Ahmad Rifai Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
  • Ken Ditha Tania Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.52436/1.jpti.618

Kata Kunci:

business intelligence, clustering, dashboard, data warehouse, pendidikan dasar

Abstrak

Statistik Pendidikan 2023 yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan bahwa sarana, prasarana, dan hasil capaian proses pendidikan menjadi faktor-faktor yang memegang peranan penting dalam mendukung terwujudnya keberhasilan siswa saat belajar di sekolah. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sebuah alat pendukung keputusan berdasarkan data pendidikan dasar di provinsi Sumatera Selatan dengan mengimplementasikan model business intelligence. Data pendidikan dasar yang dikumpulkan akan dintegrasikan dan disimpan ke dalam data warehouse. Selanjutnya dilakukan analisis data mining untuk mengelompokkan kabupaten atau kota menggunakan algoritma k-means clustering. Terdapat tiga pola clustering yang dianalisis dan dievaluasi menggunakan matriks evaluasi Davies-Bouldin Index (DBI), yakni pengelompokkan berdasarkan keseimbangan infrastruktur dan sumber daya pendidikan dengan nilai evaluasi 0.519, pengelompokkan berdasarkan angka siswa mengulang dengan nilai evaluasi 0.41, dan pengelompokkan berdasarkan angka siswa putus sekolah dengan nilai evaluasi 0.596. Data yang tersimpan di data warehouse dan hasil analisis clustering akan divisualisasikan dalam bentuk dashboard interaktif yang dirancang untuk meningkatkan pemahamanan terkait kondisi pendidikan dasar secara menyeluruh. Dashboard yang dihasilkan berkontribusi secara signifikan dalam mengidentifikasi kabupaten atau kota yang membutuhkan perhatian khusus sehingga memudahkan pemangku kebijakan untuk mengambil keputusan berbasis data dalam mengevaluasi maupun meningkatkan kualitas pendidikan dasar.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

F. Khaulani, S. Neviyarni, and I. Irdamurni, “Fase dan tugas perkembangan anak Sekolah Dasar,” Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar, vol. 7, no. 1, pp. 51–59, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.30659/pendas.7.1.51-59

A. Prihatmojo and B. Badawi, “Pendidikan karakter di sekolah dasar mencegah degradasi moral di era 4.0,” DWIJA CENDEKIA: Jurnal Riset Pedagogik, vol. 4, no. 1, pp. 142–152, 2020, doi: https://doi.org/10.20961/jdc.v4i1.41129

S. Samar, R. Rudiyansyah, and N. I. Saiful, “Pemanfaatan Data Pokok Pendidikan Jenjang SD Dalam Mempengaruhi Formulasi Kebijakan Pemerintah Daerah Pada Dinas Pendidikan di Kabupaten Biak Numfor,” Equilibrium: Jurnal Pendidikan, vol. 9, no. 2, pp. 215–227, 2021, doi: https://doi.org/10.26618/equilibrium.v9i2.5230

L. J. Basile, N. Carbonara, R. Pellegrino, and U. Panniello, “Business intelligence in the healthcare industry: The utilization of a data-driven approach to support clinical decision making,” Technovation, vol. 120, p. 102482, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.technovation.2022.102482.

A. Obidat, Z. Alziyadat, and Z. Alabaddi, “Assessing the effect of business intelligence on supply chain agility. A perspective from the Jordanian manufacturing sector,” Uncertain Supply Chain Management, vol. 11, no. 1, pp. 61–70, Dec. 2023, doi: 10.5267/j.uscm.2022.11.010.

F. Zafary, “Implementation of business intelligence considering the role of information systems integration and enterprise resource planning,” Journal of Intelligence Studies in Business, May 2020, doi: https://doi.org/10.37380/jisib.v1i1.563.

W. Villegas-Ch, X. Palacios-Pacheco, and S. Luján-Mora, “A business intelligence framework for analyzing educational data,” Sustainability (Switzerland), vol. 12, no. 14, pp. 1–21, Jul. 2020, doi: 10.3390/su12145745.

E. Zdravevski, P. Lameski, C. Apanowicz, and D. ?l?zak, “From Big Data to business analytics: The case study of churn prediction,” Appl Soft Comput, vol. 90, p. 106164, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106164.

V. Khatibi, A. Keramati, and F. Shirazi, “Deployment of a business intelligence model to evaluate Iranian national higher education,” Social Sciences & Humanities Open, vol. 2, no. 1, p. 100056, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2020.100056.

D. Mirwansyah, Riyayatsyah, and D. W. Sari, “Implementation of Business Intelligence in Data and Information for Student Admission Process in Mulia University,” J Phys Conf Ser, vol. 1807, no. 1, p. 012015, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1807/1/012015.

W. Boulila, M. Al-kmali, M. Farid, and H. Mugahed, “A business intelligence based solution to support academic affairs: case of Taibah University,” Wireless Networks, vol. 29, no. 3, pp. 1051–1058, 2023, doi: 10.1007/s11276-018-1880-3.

A. Sorour and A. S. Atkins, “Big data challenge for monitoring quality in higher education institutions using business intelligence dashboards,” Journal of Electronic Science and Technology, vol. 22, no. 1, p. 100233, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.jnlest.2024.100233.

A. Sorour, A. S. Atkins, C. F. Stanier, and F. D. Alharbi, “The Role of Business Intelligence and Analytics in Higher Education Quality: A Proposed Architecture,” in 2019 International Conference on Advances in the Emerging Computing Technologies (AECT), 2020, pp. 1–6. doi: 10.1109/AECT47998.2020.9194157.

J. George and Dr.Jeyakumar, “A comparative analysis of data integration and business intelligence tools with an emphasis on healthcare data,” International journal of engineering trends and technology, vol. 68, no. 9, pp. 5–9, 2020, doi: 10.14445/22315381/ijett-v68i9p202.

W. H. Inmon, Building the data warehouse. John wiley & sons, 2005.

J. Han, J. Pei, and H. Tong, Data mining: concepts and techniques. Morgan kaufmann, 2022.

Y.-S. Su and S.-Y. Wu, “Applying data mining techniques to explore user behaviors and watching video patterns in converged IT environments,” J Ambient Intell Humaniz Comput, 2021, doi: 10.1007/s12652-020-02712-6.

S. Lee, D. Hooshyar, H. Ji, K. Nam, and H. Lim, “Mining biometric data to predict programmer expertise and task difficulty,” Cluster Comput, vol. 21, no. 1, pp. 1097–1107, 2018, doi: 10.1007/s10586-017-0746-2.

C.-H. Chou, Y.-S. Su, C.-J. Hsu, K.-C. Lee, and P.-H. Han, “Design of desktop audiovisual entertainment system with deep learning and haptic sensations,” Symmetry (Basel), vol. 12, no. 10, p. 1718, 2020, doi: 10.3390/sym12101718.

A. M. Ikotun, A. E. Ezugwu, L. Abualigah, B. Abuhaija, and J. Heming, “K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data,” Inf Sci (N Y), vol. 622, pp. 178–210, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.11.139.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2025-03-24

Cara Mengutip

Triputra, M. M., Rifai, A., & Tania, K. D. (2025). Evaluasi Kualitas Pendidikan Dasar di Sumatera Selatan Menggunakan Business Intelligence Model. Jurnal Pendidikan Dan Teknologi Indonesia, 5(3), 601-613. https://doi.org/10.52436/1.jpti.618