Ungkap 5 Mitos Pendidikan dari Teknik Analisis Data

3 Mei 2019 By 0 Comments

Berbicara soal pendidikan di Indonesia memang tidak ada habisnya. Tidak hanya di daerah dan kota-kota kecil, masalah pendidikan juga masih diitemukan di banyak kota besar seperti Jakarta. Sebelumnya, Mendikbud juga pernah membahas bahwa masalah pendidikan bukan hanya tugas pemerintah dan sekolah saja, tapi juga tugas seluruh masyarakat Indonesia. Namun, jika ditelusuri lagi, hal dasar apa yang harus dilakukan untuk dapat membuat perubahan? Bagaimana cara mengetahui permasalahan yang dihadapi lebih dari 25 juta pelajar di Indonesia?

data science, data science jobs, data science courses, data science salary, data science definition, data science certification, data science degree, data science bootcamp, data science central, data science masters, data science interview questions, data science training, data science tutorial, data science internships, data science certificate, data science resume, data science tools, data science masters programs, data sciences international, data science programs, data science dojo, data science for business, data science projects, data science skills, data science zurich, data science zimbabwe, data science zarobki, data science zagreb, data science zero to hero, data science zillow, data science zing, data science zurich salary, data science zeppelin, data science zhaw, data science youtube, data science yogyakarta, data science youtube channel, data science yale university, data science yüksek lisans, data science yale, data science york university, data science youtube channels, data science yandex, data science y redes complejas, data science xlri, data science xkcd, data science x, data science xaviers, data science course, data science xlri jamshedpur, data science experience, data science and machine learning, data science x master, data science xml, data science weekend, data science with python, data science with r, data science workshop, data science with excel, data science with golang, data science with javascript, data science wikipedia, data science wallpaper hd, data science workshop jakarta, data science vs data analytics, data science vs machine learning, data science venn diagram, data science vs data analyst, data science vs data mining, data science vs big data, data science visualization, data science virtual machine azure, data science vs business analytics, data science vs big data vs data analytics, data science ugm, data science udemy, data science unpar, data science untuk pemula, data science ui, data science university, data science using python, data science using r, data science unimelb, data science using excel, data science training jakarta, data science training, data science tutorial, data science tools, data science training indonesia, data science test, data science traveloka, data science theory, data science tutorial with python, data science trainee, data science syllabus, data science software, data science skill, data science scholarship, data science salary in indonesia, data science surabaya, data science salary, data science semarang, data science skills, data science school, data science roadmap, data science requirements, data science remote job, data science ru nl, data science research, data science r, data science reddit, data science rwth aachen, data science roadmap github, data science r basics, data science quotes, data science queensland university, data science quote, data science questions and answers, data science queensland, data science quiz, data science qs ranking, data science quora, data science qatar salary, data science questions, data science python, data science project, data science purwadhika, data science ppt, data science project examples, data science python tutorial, data science pubg, data science process, data science program, data science portfolio, data science online course, data science online, data science oxford, data science overrated, data science on the google cloud platform, data science obsolete, data science online practice, data science or big data, data science overview ppt, data science in python, data science ntu, data science nus, data science naive bayes, data science nanyang technological university, data science natural language processing (nlp) in python, data science ngapain, data science nyu master, data science nanodegree udacity, data science north carolina, data science nyu, data science machine learning, data science menggunakan python, data science medium, data science master, data science major, data science magang, data science master degree, data science fmipa ugm, data science methods, data science movie, data science lowongan, data science learning path, data science logo, data science lse, data science lab, data science library, data science laptop 2019, data science latest, data science lead, data science laboratory, data science kursus, data science kaskus, data science kaggle, data science kuala lumpur, data science knn, data science keyword, data science korea university, data science keywords, data science khan academy, data science king's college london, data science jakarta, data science journal, data science job, data science job description, data scientist jobstreet, data science jogja, data scientist job, data scientist jobs, data scientist job desc, data scientist jogja, data science indonesia, data science indonesia bootcamp, data science indonesia instagram, data science internship, data science itu apa, data science internship indonesia, data science indonesia adalah, data science itb, data science is, data science idea, data science handbook pdf, data science handbook, data science healthcare, data science history, data science hype, data science hackathon, data science helsinki, data science harvard, data science health, data science handbook amazon, data science gojek, data science github, data science gaji, data science google, data science graduate program, data science game 2019, data science game, data science gratis, data science google job, data science general assembly, data science for business, data science for dummies, data science freelance, data science from scratch first principles with python, data science for beginners, data science from scratch, data science for beginner, data science fmipa ugm, data science free course, data science future, data science ebook, data science enthusiast, data science engineer, data science event 2019, data science edx, data science excel, data science explorer, data science exercise, data science event, data science experience, data scientist di indonesia, data science datacamp, data scientist data analyst, data science dan big data, data science definition, data science dojo, data science data mining, data science di purwadhika, data science design manual, data science deep learning in python, data science course, data science career, data science course free, data science competition indonesia, data science central, data science certification, data science curriculum, data science course indonesia, data science competition, data science competition 2019, data science book, data science bootcamp, data science bandung, data science bootcamp jakarta, data science bukalapak, data science belajar, data science basic, data science binus, data science bootcamp indonesia, data science big data, data science adalah, data science academy, data science algoritma, data science application, data science and machine learning, data science apa itu, data science academy indonesia, data science academy home credit, data science and analytics, data science algorithm, data science, data science indonesia, data science adalah, data science course, data science training jakarta, data science training, data science python, data science academy, data scientist di indonesia, data science for business,

“Salah satu cara jitu untuk dapat menemukan permasalahan tersebut dengan cara menganalisis data, karena sumber yang kredibel itu sangat penting. Jadi yang disampaikan adalah fakta, sesuai dengan data”, menurut Ina Liem selaku pendiri Jurusanku.com dan sebuah perusahaan data consulting bernama INADATA, dalam meetup komunitas data science di Gedung Kompas.

Berdasarkan data yang sudah diolah dan dianalisis oleh Jurusanku.com dan INADATA, berikut ini merupakan fakta mengenai pendidikan yang menarik untuk diketahui:

1. Jursan favorit dalam 3 tahun terakhir masih sama, padahal industri banyak berubah

Dalam tiga tahun terakhir ini, jurusan kuliah yang masih menjadi favorit mahasiswa adalah Manajemen, Kedokteran, Teknik, dan Akuntansi. Data dari Dikti juga menyebutkan bahwa tahun ini hanya 46% mahasiswa mengambil jurusan Sains atau IPA. Sisanya, 64% mahasiswa mengambil jurusan humanoria atau IPS.

“Padahal, setiap saya ke sekolah-sekolah, pasti lebih banyak kelas IPA daripada kelas IPS. Kenapa saat kuliah bisa berubah? Dari situ saya menggali data, melakukan wawancara, dan survey ke siswa dan juga ke orangtua mereka”, ungkap Ina.

2. Masih banyak orang tua dan siswa yang salah persepsi mengenai karir dan masa dapan jurusan

Setelah melakukan penggalian data, ditemukan ternyata masih banyak orang tua dan siswa yang salah persepsi mengenai karir dan masa depan jurusan. Misalnya jurusan matematika. Mereka mengira kalau mengambil jurusan matematika, maka peluang karirnya akan sangat sempit. Padahal dari jurusan matematika setidaknya ada lebih dari 15 lapangan pekerjaan yang dapat dijadikan peluang.

Bahkan untuk dapat berkarir dengan gaji fantastis seperti data scientist, dibutuhkan kemampuan matematika, statistika, dan komputer.

Contoh lain, saat Ina bertanya kepada siswa, apakah Indonesia termasuk negara maritim, mereka serempak menjawab iya. Padahal, berdasarkan data dari Kementerian Kelautan dan Perikanan, negara yang disebut negara maritim adalah yang 40% pendapatannya diperoleh dari hasil laut. Indonesia sendiri baru mencapai 15%.

“Dari sini dapat disimpulkan bahwa pengoptimalan potensi usaha laut masih belum maksimal. Padahal pendidikan di jurusan kelautan bukan hanya tentang perikanan”, jelas Ina menambahkan.

3. Kepribadian guru menentukan kepribadian siswa berprestasi

Jurusanku.com juga pernah melakukan pengelompokan atau profiling variabel penentu kesuksesan dengan profesi di dunia kerja. Salah satu variabel yang diteliti adalah kepribadian. Uniknya, setelah dilakukan penelitian, ditemukan fakta bahwa adanya kecocokan kepribadian antara guru tipe A dengan sejumlah murid berprestasi.

Ternyata, kepribadian guru, cara mengajar guru, berpengaruh terhadap daya tangkap siswa. Data juga menunjukkan bahwa tidak hanya siswa yang perlu diedukasi, guru pun perlu mendapatkan edukasi agar dapat menghadapi kepribadian siswa yang berbeda-beda.

4. Belum ada korelasi antara kecerdasan otak kanan dan otak kiri terhadap produktivitas kerja

Begitu pula dengan mitos yang menyatakan bahwa kecerdasan otak sangat berpengaruh terhadap kecocokan profesi kerja. Artinya, orang yang memiliki kecerdasan otak kiri berati pintar matematika, dan orang yang memiliki kecerdasan otak kanan berati unggul dalam kreativitas.

Nyatanya, data juga menyebutkan belum ada korelasi antara pengaruh kecerdasan otak dengan produktivitas bidang profesi tertentu. Banyak orang yang sukses dalam profesi tertentu bukan didasarkan hanya pada hasil dominasi kecerdasan orak kanan tau kiri saja.

5. Siswa indonesia masih banyak yang berada di level low order thinking

Dalam dunia pendidikan, terdapat 6 level tahapan menuju critical thinking. Kebanyakan siswa di Indonesia masih berada di level low order thinking, atau level terendah. Sedangkan, saat ini tenaga analis terutama di bidaNg data memerlukan pemikiran di tingkatan high order thinking, dimana siswa dapat menganalisa melalui pertanyaan yang kritis.

Hal ini sebenarnya mulai menjadi perhatian permerintah Indonesia saat ini. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah adalah dengan memperbanyak soal yang bersifat high order thinking question yang berbentuk essay, bukan lagi pilihan ganda. Tujuannya agar kemampuan berpikir kritis siswa dapat dipertajam melalui soal latihan dan ujian.

Fenomena mengenai pendidikan di atas diperoleh berdasarkan hasil analisis data. Hal ini menunjukkan bahwa data tidak hanya dapat diaplikasikan di sektor industri, tapi juga edukasi. Tren akan kebutuhan pengolahan data akan terus meningkat dan kebutuhan akan tenaga kerja di bidang data scientisnt akan bertambah di hampir semua divisi.

Mempelajari pengolahan data, saat ini juga sudah menjadi kebutuhan industri. Untuk itu, melalui Course Net sebuah wadah untuk belajar data science lewat pembelajaran real case yang memiliki visi untuk mendorong kapabilitas pendidikan di Indonesia.