E-ZONI: APLIKASI PREDIKSI KELULUSAN CALON SISWA PADA PPDB SISTEM ZONASI MELALUI PEMANFAATAN BIG DATA DAPODIK NASIONAL - Achsan, Fadil; Muhammad Azzam Raihan R, Andi; MF, Muhammad Abduh; Rasyid, Dr. Eng. Abdul Rachman (Lomba Karya Tulis Ilmiah, 2021)
Terdapat 178 kasus pengaduan terkait Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) kepada KPAI (2019-2020) dalam proses penyelenggaran sistem zonasi. Hal ini punya implifikasi dengan buruknya sistem infrastruktur daring pendukung ‘SIAP PPDB ONLINE’ yang dikelola oleh pemerintah. Dari hasil identifikasi KPAI,permasalahan yang terjadi pada sistem ini yakni kebingungan calon siswa dalam menentukan sekolah yang tepat, maraknya kecurangan masalah transparansi informasi, dan proses pendaftaran yang sulit dan tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun argumentasi solusi dengan melakukan studi empiris dan literatur review dengan sumber data sekunder mengenai Big Data Analysis System yang merupakan model teknologi dan sistem kerja yang akan disematkan pada aplikasi e-Zoni. Selain itu, dilakukan studi perbandingan dengan penelitian sebelumnya yang pernah ada untuk melihat relevansi model teknologi yang diterapkan. Kesimpulannya adalah aplikasi android e-zoni bisa membantu calon siswa menentukan sekolah yang tepat berdasarkan sistem zonasi dan berpotensi menjadi solusi penyelesaian persoalan PPDB Sistem Zonasi yang terjadi setiap tahunnya. Menyasar kepada pemanfaatan big data, karya tulis ini diharapkan menjadi solusi yang solutif sebagai contoh implementasi pemberdayaan Dapodik (Data Pokok Pendidikan) sebagai big data di bidang pendidikan. Secara khusus, peluang kedepannya e-zoni menjadi salah satu upaya peningkatan kualitas pendidikan Indonesia dan penerapan pelayananan masyarakat yang efektif sehingga terwujud prinsip good governance dan smart city yang tengah dirintis oleh pemerintah Indonesia.