Educational Data Mining Research Roadmap (2025–2029)

Educational Data Mining adalah bidang penting dalam teknologi modern yang kini banyak diterapkan dalam pendidikan. Peta jalan penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan teknologi data mining guna meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia.

Fase Penelitian

Penelitian ini dibagi menjadi beberapa fase utama: Penelitian Dasar, Otomatisasi dan Personalisasi, Kolaborasi dan Skalabilitas, Inovasi dan Optimasi, serta Evaluasi dan Standarisasi, dengan tujuan spesifik untuk setiap tahunnya.

1. Penelitian Dasar dalam Educational Data Mining (2025)

Pada tahun 2025, fokusnya adalah melakukan penelitian dasar dalam data mining di bidang pendidikan.

Tahun 2025:

  • Bidang Fokus: Klastering, Klasifikasi, Prediksi, Peramalan, Asosiasi, dan Deteksi Anomali dalam Dataset Pendidikan.

  • Tujuan: Mengembangkan pemahaman dasar tentang penerapan teknik data mining dalam pendidikan.

2. Otomatisasi dan Personalisasi (2026)

Pada tahun 2026, penelitian akan fokus pada penerapan otomatisasi dan personalisasi dalam data mining pendidikan.

Tahun 2026:

  • Bidang Fokus: Implementasi model dalam Klastering, Klasifikasi, Prediksi, Peramalan, Asosiasi, dan Deteksi Anomali untuk Kasus Pendidikan.

  • Tujuan: Meningkatkan efisiensi dan akurasi melalui otomatisasi proses data mining.

3. Kolaborasi dan Skalabilitas (2027)

Fase ini fokus pada kolaborasi dan skalabilitas data mining dalam pendidikan.

Tahun 2027:

  • Bidang Fokus: Klastering, Klasifikasi, Prediksi, Peramalan, Asosiasi, dan Deteksi Anomali dalam Big Data Pendidikan dan Model Kolaborasi.

  • Tujuan: Menerapkan data mining dalam skala besar dan meningkatkan kerja sama antar sistem.

4. Inovasi dan Optimasi (2028)

Tahun 2028 akan difokuskan pada inovasi dan optimasi model data mining pendidikan.

Tahun 2028:

  • Bidang Fokus: Klastering, Klasifikasi, Prediksi, Peramalan, Asosiasi, dan Deteksi Anomali dalam Inovasi dan Optimasi Model Data Mining Pendidikan.

  • Tujuan: Mengembangkan teknik baru untuk meningkatkan performa model data mining.

5. Evaluasi dan Standarisasi (2029)

Fase akhir akan fokus pada evaluasi dan standarisasi model data mining pendidikan.

Tahun 2029:

  • Bidang Fokus: Klastering, Klasifikasi, Prediksi, Peramalan, Asosiasi, dan Deteksi Anomali dalam Evaluasi dan Standarisasi Data Mining Pendidikan.

  • Tujuan: Menyusun standar dan pedoman untuk penerapan data mining dalam pendidikan.

Manfaat dan Dampak Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi sektor pendidikan, termasuk:

  • Meningkatkan kualitas pembelajaran melalui penggunaan teknologi canggih.

  • Menyediakan alat analisis yang lebih baik untuk pendidik dan institusi pendidikan.

  • Mendorong inovasi teknologi dalam pendidikan, membuat pembelajaran lebih efektif dan efisien.

Mari Dukung Masa Depan Pendidikan Bersama!

Peta jalan penelitian ini adalah langkah awal menuju revolusi pendidikan berbasis data di Indonesia. Dengan menerapkan teknologi Educational Data Mining, kita dapat menciptakan sistem pendidikan yang adaptif dan inovatif yang siap menghadapi tantangan masa depan.


Dosen Pengampu: Dr. Wiyli Yustanti, S.Si., M.Kom. (tentang dosen)