Menakar Kesiapan Perguruan Tinggi Indonesia dalam Mengelola Big Data Pendidikan
Pada era pendidikan digital, kemampuan perguruan tinggi untuk mengelola big data menjadi salah satu indikator kesiapan institusi menghadapi tantangan akademik dan administratif masa depan. Big data pendidikan mencakup data akademik, interaksi di Learning Management System (LMS), data kehadiran, catatan layanan kemahasiswaan, dan sumber data eksternal — semuanya berpotensi meningkatkan kualitas pengambilan keputusan jika diolah dengan benar. Sejumlah program nasional yang mendorong digitalisasi pembelajaran menunjukkan adanya upaya kebijakan, tetapi implementasi di tingkat institusi masih bervariasi.
Dari sisi infrastruktur, banyak perguruan tinggi telah mengadopsi LMS dan sistem informasi akademik pasca-pandemi; namun ketersediaan infrastruktur yang benar-benar siap untuk analitik berskala besar (mis. data lake, pipeline ETL, integrasi API) masih belum merata. Laporan dan penelitian akademik menunjukkan ada perbedaan kapasitas antara universitas negeri besar dengan kampus swasta atau perguruan tinggi daerah, terutama terkait kapasitas server, kualitas jaringan, dan integrasi antar-sistem. Ketidaksiapan infrastruktur ini menjadi kendala nyata untuk memanfaatkan big data secara optimal.
Sumber daya manusia (SDM) dan literasi data adalah tantangan kedua yang sering muncul. Banyak dosen dan tenaga kependidikan belum memiliki kompetensi analitik yang memadai — mulai dari pemahaman statistik dasar hingga kemampuan menggunakan alat analitik dan interpretasi dashboard. Inisiatif pelatihan kompetensi digital dan program peningkatan kapasitas sedang berlangsung di beberapa perguruan tinggi dan melalui program pemerintah, tetapi cakupan dan kesinambungannya perlu diperluas agar data yang dihasilkan benar-benar dapat diubah menjadi kebijakan dan intervensi yang efektif.
Aspek tata kelola data dan etika juga tidak bisa diabaikan. Pengelolaan data mahasiswa membutuhkan kebijakan perlindungan data, standar interoperabilitas, dan mekanisme persetujuan (consent) yang jelas. Tanpa kerangka tata kelola yang kuat—termasuk kebijakan retention, audit akses, dan enkripsi—risiko kebocoran serta penyalahgunaan data meningkat, yang berpotensi merusak kepercayaan civitas akademika. Studi internasional menyoroti bahwa keberhasilan proyek analitik di pendidikan seringkali bergantung pada tata kelola yang baik selain kualitas model analitiknya.
Dari sisi manfaat, bukti internasional dan beberapa studi lokal menunjukkan potensi nyata: penggunaan analitik prediktif dan sistem peringatan dini (early-warning) dapat membantu mengidentifikasi mahasiswa berisiko sehingga intervensi dapat dilakukan lebih awal—dengan peningkatan retensi dan kelulusan sebagai hasil yang mungkin dicapai. Kasus internasional seperti investasi analitik yang meningkatkan rasio dukungan akademik atau memperbaiki angka kelulusan menunjukkan potensi hasil yang signifikan jika dikelola dengan benar; namun, hasil tersebut bergantung pada kombinasi teknologi, SDM, dan kebijakan yang tepat.
Kesimpulannya, kesiapan perguruan tinggi Indonesia untuk mengelola big data masih berada pada tahap transisi: ada inisiatif, infrastruktur dasar, dan bukti manfaat, tetapi perlu percepatan pada tiga ranah utama — infrastruktur teknis yang memadai dan terintegrasi, peningkatan kapasitas SDM dan literasi data, serta kerangka tata kelola data yang kuat dan etis. Rekomendasi praktis meliputi pembentukan pusat data/analitik di institusi, program pelatihan literasi data berkelanjutan untuk dosen dan staf, serta penyusunan kebijakan perlindungan data yang transparan. Langkah-langkah ini akan memudahkan perguruan tinggi mengubah kumpulan data menjadi keputusan akademik yang cerdas, adil, dan berkelanjutan.
