Development of Data Warehouse and Data Mining for National Standards for EducationAbstrak Berbahasa Indonesia/Berbahasa Lain (Selain Bahasa Inggris): Standar Nasional Pendidikan (SNP) adalah kriteria minimal tentang sistem pen-didikan di seluruh wilayah hukum Negara Kesatuan Republik Indonesia. SNPdigunakan sebagai acuan pengembangan kurikulum, tenaga kependidikan, saranadan prasarana, pengelolaan, dan pembiayaan pendidikan. Pengembangan dan pemantauan SNP dilakukan Badan Standar Nasional Pen-didikan (BSNP) dibantu oleh tim ahli yang bersifat ad-hoc. Data pendidikanyang ada pada kementerian atau hasil-hasil analisisnya diprioritaskan untuk digu-nakan dalam pengembangan dan pemantauan SNP. Permasalahan yang diangkatdalam penelitian ini adalah belum intensifnya penggunaan data pendidikan yangada pada kementerian untuk pengembangan dan pemantauan SNP. Salah satu penyebab belum intensifnya penggunaan data pendidikan ini karenadata pendidikan tersebar di berbagai instansi dan belum ada standar yang meng-atur data pendidikan dan bagaimana cara mengaksesnya. Salah satu cara yangdapat digunakan untuk mengatasi hal ini adalah teknologi data warehouse denganmelakukan integrasi data melalui proses ETL. Untuk memanfaatkan lebih jauhlagi data yang ada dalam data warehouse dapat dilakukan data mining. Padapenelitian ini akan dikaji sejauh mana data warehouse dan data mining dapat di-gunakan untuk pengembangan dan pemantauan SNP. Penelitian yang dilakukan mencakup analisis terhadap pengelolaan data pen-didikan di Indonesia, analisis terhadap data yang akan diolah, dilanjutkan de-ngan pengembangan serta evaluasi data warehouse dan data mining yang dikem-bangkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini dibatasi pada data hasil UjianNasional (UN) dan akreditasi untuk jenjang SMP/MTs. Dari penelitian ini didapati bahwa antarmuka OLAP dalam data warehouse dapatdigunakan untuk menganalisis data pendidikan terkait dengan SNP. Sedangkanuntuk data mining, teknik deskriptif dengan pencarian aturan asosiasi dan teknikprediktif dengan klasifikasi dapat digunakan untuk memperoleh pengetahuanyang tersimpan dalam data warehouse untuk data hasil UN dan akreditasi.

---

The National Standards for Education/Standar Nasional Pendidikan (SNP) is a

set of minimal criteria about the educational system in the Indonesia Republic.

The SNP is used as a reference for curriculum development, teacher and staff,

facilities and infrastructure, management, and financing of education.

The development and monitoring of the SNP are conducted by the National Stan-

dards for Education Agency/Badan Standar Nasional Pendidikan (BSNP), as-

sisted by several ad-hoc team of experts. The data that’s available on the Ministry

of National Education (MoNE) or the results of the analysis are prioritized to be

used in the development and monitoring of the SNP.

Issues raised in this research is the use of data available on the ministry of edu-

cation for the development and monitoring of the SNP has not been intense. One

cause has not been the intensive use of education data because educational data

spread across various agencies/ministries and there is no standard of educational

data and how to get access to them. One solution that can be used to overcome

this problem is data warehouse technology by integrating data through the ETL

process. To further use existing data in the data warehouse is to perform data min-

ing. This research examined to what extent the data warehouse and data mining

is useful for the development and monitoring of the SNP.

Research conducted, including the analysis of education data management in In-

donesia, the analysis of data to be processed, followed by the development and

evaluation of data warehouse and data mining developed. The data used in this

study are limited to data from the National Examination and the accreditation

process for junior high schools (SMP/MTs).

From this study, it was found that the OLAP user interface and data warehouse

can be used to analyze data associated with an SNP. As for data mining, associ-

ation rules and classification can be used to obtain hidden knowledge in the data

warehouse for the National Examination and accreditation data.