Di tengah derasnya arus digitalisasi, pendidikan Indonesia berada pada persimpangan jalan. Di satu sisi, kebutuhan akan kebijakan berbasis bukti semakin mendesak; di sisi lain, fondasi pengelolaan data yang menjadi penopangnya masih rapuh.

Berbagai laporan dan evaluasi mutakhir menunjukkan bahwa data pendidikan kita belum sepenuhnya mampu menjawab tantangan zaman yang semakin kompleks. Keadaan ini menuntut bukan sekadar pembaruan sistem, tetapi sebuah rancang bangun yang menyeluruh—menyatukan teknologi, tata kelola, dan kebijakan dalam satu kerangka kecerdasan data.

Data yang Terpecah, Kebijakan yang Terlambat

Sebelum bicara kecerdasan buatan atau analitik prediktif, persoalan paling mendasar adalah ketidaksinkronan data pendidikan. Selama bertahun-tahun, sistem pendataan berkembang berdasarkan kebutuhan sektor masing-masing. Semua berperan penting, namun tanpa jembatan yang kuat, data hanya menjadi gugus pulau-pulau yang saling berjauhan. Dalam kebijakan publik, fragmentasi semacam ini menghasilkan keputusan yang terlambat, program yang tidak terukur, dan laporan yang hanya memotret sebagian kecil kenyataan.

Tingkat fragmentasi data memang menurun dalam beberapa tahun terakhir, tetapi tantangannya tetap besar. Ketika definisi, format, dan standar pengisian berbeda, maka narasi besar pendidikan menjadi kabur. Kita akhirnya bekerja dalam ruang yang penuh asumsi, bukan informasi.

Kualitas Data: Persoalan Sunyi

Kompleksitas lain muncul dari kualitas data yang tak selalu dapat diandalkan. Di banyak daerah, pencatatan masih dilakukan dalam kondisi terbatas—baik dari sisi perangkat, jaringan, maupun kemampuan operator. Kesalahan kecil dalam entri data dapat melahirkan bias besar dalam evaluasi. Pada tahap inilah sering muncul paradoks: pendidikan yang ingin diperbaiki justru dirumuskan berdasarkan data yang tidak cukup mencerminkan realitas.

Beberapa media kerap mengangkat isu bahwa pembangunan nasional membutuhkan disiplin data yang kuat. Pendidikan, sebagai sektor dengan populasi terbesar, seharusnya paling disiplin dalam hal ini. Namun praktik di lapangan menunjukkan bahwa kualitas data masih berbanding lurus dengan kesenjangan akses teknologi dan kapasitas SDM di daerah.

Membangun “Sistem Intelijen” Pendidikan

Gagasan Education Intelligence System hadir sebagai upaya menjahit ulang seluruh lanskap data pendidikan. Sistem ini bukan sekadar wadah penyimpanan, melainkan mesin analitik yang memadukan integrasi platform, kecerdasan buatan, dan penyajian data yang intuitif. Tujuannya tidak lain untuk memberikan gambaran yang utuh dan waktu-nyata bagi pengambil kebijakan.

Integrasi Dapodik, EMIS, Asesmen Nasional, dan Survei Lingkungan Belajar adalah langkah kunci. Dengan menyatukan keempat alur besar ini, pemerintah dapat membaca pendidikan secara holistik: siapa pesertanya, siapa gurunya, bagaimana kualitas pembelajarannya, dan bagaimana lingkungan belajar mempengaruhinya.

Artificial Intelligence (AI) lalu berperan untuk mengolah data besar ini menjadi pola, prediksi, dan rekomendasi. Di banyak negara, penggunaan AI sudah membantu merumuskan kebijakan perekrutan guru, memetakan risiko putus sekolah, hingga memproyeksikan kebutuhan infrastruktur. Indonesia berada pada momentum yang sama—asal rancang bangun sistemnya matang dan berkelanjutan.

Manusia sebagai Penentu

Namun sistem secanggih apa pun tidak dapat bekerja tanpa manusia yang memahaminya. Di sinilah letak isu yang kerap lebih sulit dari pembangunan teknologi: penguatan kapasitas SDM. Operator sekolah, admin madrasah, analis data di pemerintah daerah, hingga perencana di tingkat pusat membutuhkan literasi data baru: membaca anomali, memahami tren, dan menghubungkan temuan dengan kebijakan.

Tantangan ini tidak dapat diatasi dengan pelatihan sesaat. Dibutuhkan ekosistem pembelajaran berkelanjutan yang mendorong budaya kerja berbasis data di seluruh lini birokrasi pendidikan. Tanpa itu, dashboard hanya akan menjadi layar, bukan alat keputusan.

Menuju Kebijakan yang Lebih Presisi

Ketika data terintegrasi, berkualitas, dan dianalisis dengan cermat, kebijakan pendidikan dapat bergerak ke arah yang lebih presisi. Program peningkatan literasi, redistribusi guru, atau penguatan sekolah di daerah tertinggal tidak lagi dirancang dengan pendekatan seragam, melainkan berdasarkan kebutuhan tiap wilayah.

Di era fiskal yang makin ketat, presisi kebijakan bukan sekadar keharusan teknokratis, tetapi tuntutan moral. Setiap rupiah anggaran harus bekerja pada titik yang tepat, menyasar akar persoalan pendidikan yang berbeda di tiap daerah.

Pada akhirnya, rancang bangun kebijakan pendidikan berbasis kecerdasan data bukan hanya proyek digitalisasi pemerintah. Ia adalah fondasi untuk membangun pendidikan yang lebih adil, lebih adaptif, dan lebih responsif terhadap perubahan zaman. Ketika data menjadi alat penuntun yang jernih, kita tidak sekadar memperbaiki sistem pendidikan—kita menyiapkan masa depan bangsa dengan lebih pasti.

Aziz Saleh, ST. M.Si (Kasubtim pada Bagian Data, Sistem Informasi dan Humas Setditjen Pendis)