Big Data Di Perguruan Tinggi (Bagian 6)

Setelah kita bahas peran Big Data di beberapa bidang termasuk bisnis, barulah sampai ke bidang sesuai judulnya. Kenapa harus dijelaskan dulu peran Big Data di bidang lain terlebih dahulu?. Ini dimaksudkan agar pembaca mendapatkan perbandingan dan gambaran secara keseluruhan dan baru bisa bersama- sama ikut melihat dan mungkin memberi masukan terhadap tulisan ini. Akan lebih banyak gagasan yang bisa masuk khususnya untuk perguruan tinggi ini.

Perguruan tinggi saat ini tidak hanya sekedar mengedepankan tujuan institusi mengarah ke layanan tri dharma pendidikan tinggi (khususnya di indonesia). Dengan adanya harapan mulai diterimanya sebagai perguruan tinggi yang memiliki daya saing secara internasional, sudah sepatutnya tidak mungkin diam di satu titik sasaran bagaimana menciptakan lulusan yang di terima lapangan kerja, bagaimana hasil penelitiannya bermanfaat dan diterima, dan bagaimana perannya dapat dirasakan ditengah masyarakat.

Perguruan tinggi dunia mulai berbicara lebih ke depan. Bahwa perguruan tinggi bisa jadi berada paling depan dalam menciptakan inovasi bagi perubahan dan kemajuan manusia. Sebelumnya perguruan tinggi mau tidak mau berusaha berjalan dengan dukungan dana dari mahasiswanya, namun terus bergerak agar dapat dukungan dari pemerintah, kemudian lanjut dari pihak swasta, kemudian dari hak cipta, kemudian dari donatur alumni dan seterusnya.

Untuk memasuki era big data ada dua cara pandang yang bisa melihat kesiapan sebuah perguruan tinggi apakah dapat memanfaatkan big data atau tidak: 1. Seberapa besar konten digital yang dimiliki perguruan tinggi tersebut, 2. Seberapa besar perguruan tinggi memanfaatkan konten Big data yang ada di luar perguruan tinggi itu sendiri. Tentunya penulis lebih memusatkan pada seberapa besar konten digital yang dimliliki oleh perguruan tinggi.

Siapkah Perguruan Tinggi masuk ke dalam era Big Data?

Perguruan tinggi dapat memasuki area Big Data minimal harus memenuhi persyaratan apakah konten yang dimiliki sudah dapat mendukung instansi tersebut dalam mengelola Big Data?. Seberaap besar kapasitas data yang telah dimiliki, atau setidaknya perkiraan pertambahan data satu hingga lima tahun ke depan. Hal ini tentunya harus ditopang oleh dukungan infrastruktur teknologi informasi yang sesuai. Misalkan Sebuah perguruan tinggi hanya melakukan proses data akademik saja dan telah melakukan online sementara data yang tersedia hanya database akademik tanpa dukungan data lain. Kondisi seperti itu tidak memungkinkan Perguruan tinggi siap menghadapi Big Data. Perguruan Tinggi dapat dikatakan siap jika, Sistem yang dikembangkan sudah meliputi aspek layanan dan dukungan, baik untuk proses akademik, penelitian dan pengabdian, serta mendukung layanan pendukungnya. Secara umum sudah mencapai Enterprise. Tentunya akan berpengaruh kepada jumlah mahasisa dan sumber daya yang dimlikinya baik pengajar, staff dan tenaga ahli lainnya.

Berdasarkan hasil penelitian penulis terhadap sebuah PTN di bandung tingkat implementasi Teknologi Informasi baik secara infrastruktur maupun sistem terus mengalami peningkatan hingga 2017 ini mencapai 80% (kasar) dengan dukungan kecepatan akses internet 31 Kbps per mahasiswa, penambahan infrastruktur kapasitas server hingga 75TB dan telah terisi konten data terstruktur hingga 3 TB dan non terstruktur hingga 60TB memperlihatkan bahwa perguruan tinggi tersebut harus memulai penataan agar dapat mengimplementasikan Big Data.

Konten Perguruan Tinggi

Cukup banyak konten- konten data non struktural seperti berita-berita dan tulisan-tulisan tentang penelitian, berita informasi seputar perguruan tinggi, berbentuk format teks dalam website, atau dalam format digital seperti PDF. Atau data-data tersetruktur yang sudah masuk ke dalam sistem yang sudah dikembangkan. Selain itu pemanfaatan media diluar seperti sosial media , facebook, twitter atau whatsapp sudah tidak terbendung yang dimanfaatkan untuk layanan mahasiswa, dan operasional pekerjaan. Konten perguruan tinggi sudah membutuhkan proses Big Data secara serius.

Bagaimana Pengukuran

Pengukuran kesiapan Perguruan Tinggi terhadap Big Data dapat menggunakan Big Data Maturity Framework (El-Darwiche,B, et.al. , 2014) dengan Framewrok tersebut kita dapat melihat kesiapan sebuah perguruan tinggi dengan 3 (tiga) tahapan :

1.Identifikasi Maturity Stage dalam penggunaan Big Data
2.Identifikasi Faktor Kesuksean untuk kapabilitas internal.
3.Identifikasi Kesiapan lingkungan

Tahapan tersebut menghasilkan 4 (empat) tingkatan kematangan

  • Tingkat 1: Manajemen Kinerja, Bagaimana seorang eksekutif telah mampu mengukur kinerja institusinya, sehingga institusi tersebut telah mampu mengukur dan mengevaluasi dengan baik.
  • Tingkat 2 : Keunggulan di Area Fungsional, Institusi harus mulai memanfaatkan dan mengkolaborasikan data dari dalam dan data-data dari luar.
  • Tingkat 3: Peningkatan Proporsi Nilai Bisnis, Pada tahapan ini Institusi harus mampu mengukur bisnis ke depan dengan memanfaatkan sumber daya yang ada Bahkan mulai mempertimbangkan data- data dari eksternal yang jauh lebih besar untuk dimanfaatkan dalam menentukan rencana strategis ke depan.
  • Tingkat 4 : Transformasi Bisnis Model, Pada tahapan terakhir ini Big Data telah diimplementasikan secara menyeluruh, secara perencanaan, opersional , hingga sistem pendukung keputusan.

Kesiapan dan Strategi Penerapan Big Data di peruguran Tinggi

Ada beberapa hal penilaian penulis berdasarkan penelitian sebuah perguruan tinggi menyimpulkan :

  1. Berdasarkan hasil analisis bahwa Perguruan tinggi  untuk melakukan implementasi Big Data masih belum siap. Berdasarkan Big data maturity Framework, dijelaskan bahwa sebagian besar perguruan tinggi baru mencapai Tahap 1 (Tingkat 1).
  2. Dalam rangka menghadapi era Big Data , IT Perguruan tinggi memerlukan strategi khusus agar proses manajemen data dapat berlanjut mencapai Stage 2 yaitu Functional Area Excellence, adapun Faktor Kritis Kesuksesan yang dapat diambil adalah Bagaimana melakukan integrasi data dengan mempertimbangan pemanfaatan data tidak terstruktur. Strategi yang dilakukan adalah melaksanakan langkah-langkah penting dalam proses integrasi data yang terbagi ke dalam 3 (tiga) tahapan.
    a.Jangka Pendek (tahunan): Melakukan penelitian, perluasan sumber data, merancang strategi integrasi, dan meningkatkan layanan Informasi.
    b.Jangka Menengah (2-3 tahun): Merancang sistem enterprise menghadapi Big Data dan Memperbaiki prosedure Integrasi data.
    c.Jangka Panjang (5 tahun): Meningkatkan kapabilitas layanan data takterstruktur dan informasi , meningkatkan kerjasama dan meningkatkan kinerja IT melalui perangkingan IT nasional dan internasional.

Meskipun hasil menunjukan bahwa perguruan tinggi di Indonesia masih belum mencapai kesiapan dalam impelmentasi Big Data, proses persiapan menuju arah Big Data harus terus diupayakan dijalankan. Peningkatan kebutuhan data secara global telah menjadi modal sebuah instansi untuk dapat bertahan di dunia pendidikan yang lebih baik.

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*