0

Pendalaman dan Strategi

Pemanfaatan Bonus Demografi di

Indonesia

Komisi Pemuda PPI Dunia, PPI Brief No. 10 / 2020

Penulis: Narendra Ning Ampeldenta, Edwin Hartarto, Valya

Andyani, Muhammad Arrayyaan Makiatu

1

RINGKASAN EKSEKUTIF

1. Sejatinya visi dan misi komisi kepemudaan dari PPI dunia adalah membantu pemangku

kepentingan untuk membangun pemuda Indonesia yang lebih berkualitas dan relevan

untuk masa-masa mendatang, terlebih lagi dalam masa bonus demografi indonesia dan

juga era IoT yang sudah di depan mata.

2. Kajian ini mengulas variabel krusial sebagai pendorong (Input) dan penarik (Input after

process) yang menentukan kualitas pemuda dan juga lahan pemuda untuk berkarya

dalam rangka menghasilkan nilai tambah dalam bentuk barang maupun jasa. Sebagai

faktor pendorong yaitu khusunya Pendidikan. Dalam kajian ini berdasarkan diskusi

dengan para mentor dan ahli, pendidikan indonesia mempunyai masalah besar seperti

tercermin pada skor PISA, kesejahteraan guru dan minat belajar di tingkat pendidikan

dasar.

3. 3 Faktor krusial telah dikonsultasikan sebagai faktor krusial diantara permasalahan

pendidikan lain. Selain itu, sebagai penarik, Kecakapan pemuda untuk menyongsong

era IoT (Internet of Things) setelah mengalami process pendidikan adalah sebuah hal

yang sangat tidak bisa dielakkan dalam kesempatan pemuda untuk berkarya dengan

daya innovasi dan kreativitas. Di kajian ini, pemuda diperkenalkan dengan peluang

kerja dan bisnis dengan memanfaatkan prinsip IoT di berbagai bidang sektor usaha

yang bernilai tinggi, seperti perikanan berorientasi ekspor, pertambangan, pengolahan

material, pertanian. Sehingga dengan kajian ini pemangku kepentingan dapat

memperoleh pandangan untuk membangun pemuda dengan tepat berdasarkan faktor

pendorong dan penarik seperti di atas.

Pendahuluan

Saat ini dunia sedang berada di depan Gerbang Revolusi Industri 4.0. Dimana Revolusi

tersebut akan merubah drastis cara kita berhubungan satu sama lain, hidup, bekerja, bahkan

sampai kepada bagaimana cara kita mendidik generasi mendatang. Perubahan tersebut terjadi

dikarenakan pemanfaatan teknologi pintar, diantaranya kecerdasan buatan (Artificial

Intelligence), big data, augmented reality, blockchain, Internet of Things (IoT), dan

otomatisasi. Teknologi tersebut akan mendisrupsi banyak aspek dunia industri di seluruh dunia

dengan kecepatan yang begitu cepat.

2

Tren Global

Agar tetap kompetitif di lingkungan yang terglobalisasi, industri perlu terus mengembangkan

sistem produksi agar tetap bisa mengakomodasi permintaan pasar yang terus berubah.

Pemanfaatan teknologi dimaksimalkan untuk mencapai tingkat efisiensi produksi, berekspansi

ke pasar baru, dan bersaing pada produk-produk baru untuk basis konsumen global yang

jumlahnya meningkat dengan hadir nya teknologi. Dalam periode 2018 – 2022, setidaknya

ada empat kemajuan teknologi yang secara spesifik akan mendominasi dalam dunia industri,

antara lain internet seluler berkecepatan tinggi (ubiquitous high-speed mobile internet),

kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), adopsi big data yang meluas dalam berbagai

bidang, dan cloud technology.

Di tahun 2022, 85 persen responden dari perusahan menyatakan akan mengadaptasi user and

big data analytics dalam kegiatan produksi mereka. Investasi bisnis dalam skala yang cukup

besar diperkirakan akan hadir untuk mengembangkan Machine Leaning dan augmented and

virtual reality. Beberapa teknologi robotik terbaru saat ini sudah banyak di adopsi oleh dunia

Industri dan akan terus berkembang, antara lain non-humanoid land robots, stationary robots,

dan fully automated aerial drones1.

3

Sebagaimana kekuatan komputasi berkembang secara eksponensial, hal ini akan memberikan

dampak terhadap beragam kategori pekerjaan, khususnya yang melibatkan tenaga kerja manual

yang repetitif dan akurat secara mekanis, yang mana pekerjaan yang berlandaskan hal tersebut

kemungkinan besar akan mengalami otomasi. Dalam sebuah sensus ekonomi Amerika Serikat

belum lama ini, yang menarik korelasi antara teknologi dan pengangguran, menunjukkan

bahwa inovasi-inovasi dalam bidang informasi dan teknologi cenderung meningkatkan

produktivitas dengan mengganti peran para pekarja yang ada, dibanding menciptakan produk

baru yang memerlukan tenaga kerja baru2 .

Sebuah penelitian dari Oxford Martin School3 telah mengukur korelasi dan dampak dari

perkembangan teknologi dan pengangguran, dengan memeringkatkan beberapa profesi

berbeda bedasarkan kemungkinan terkena risiko otomasi (dengan menggunakan skala “0“ yang

berarti tidak berisiko sampai ke “1“ yang berarti paling berisiko terkena otomasi). Ketika

ketika melihat penelitan tersebut, polarisasi yang lebih besar terhadap pasar tenaga kerja akan

menjadi tren kedepan. Lanskap ketenagakerjaan akan bertumpu pada pekerjaan-pekerjaan yang

mengandalkan kemampuan kreatif dan kognitif dibanding kemampuan rutin dan repetitif.

4

Profesi Dengan Kemungkinan Paling Rentan Terkena Otomasi

Kemungkinan Jenis Pekerjaan

0,99 Telemarketer

0,99 Petugas Pajak

0,98 Juru Taksir Asuransi

0,98 Wasit Olahraga

0,98 Sekertaris Legal

0,97 Pramusaji

0,97 Kontraktor Tenaga Kerja Pertanian

0,97 Makelar Rumah

0,94 Kurir dan Pembawa Pesan

Profesi Dengan Kemungkinan Paling Tidak Rentan Terkena Otomasi

Kemungkinan Jenis Pekerjaan

0,0031 Pekerja Sosial untuk Kesehatan Mental dan

Penyalahgunaan Obat-obatan

0,0040 Koreografer

0,0043 Psikolog

0,0055 Manajer Sumber Daya Manusia (HRD)

0,0065 Analis Sistem Komputer

0,0077 Ahli Antropologi dan Arkeologi

0,0100 Ahli Kelautan

0,0130 Manajer Penjualan

0,0150 Kepala Eksekutif

Kondisi dan Gambaran di Indonesia

Kondisi dan gambaran masa depan ketenagakerjaan di Indonesia bisa jadi mengarah kepada

tren yang lebih positif. Meskipun jumlah pekerjaan yang berisiko terotomasi mencapai 16

persen dari jumlah total pada tahun 2030, yakni setara dengan 23 juta pekerjaan, diperkirakan

ada 27 sampai 46 juta pekerjaan baru dapat diciptakan pada periode yang sama. Pekerjaan

5

seperti mengumpulkan dan memproses data, pekerjaan yang mengandalkan aktivitas fisik juga

repetitif memiliki potensi tinggi untuk terotomasi, yakni diatas 70 persen4.

Penciptaan dan pemanfaatan 27 sampai 46 juta pekerjaan baru tentunya bisa menjadi penting

dikarenakan bonus demografi yang sedang dialami Indonesia. Pemanfaatan bonus demografi,

yang mengarah kepada pemanfaatan lapangan kerja baru tersebut tentunya bergantung kepada

kualitas Sumber Daya Manusia (SDM), dalam hal ini kualitas pemuda Indonesia. Pada tahun

2018, angka partisipasi sekolah Indonesia hanya mencapai 26,37 persen dari jumlah total

Pemuda Indonesia5.

Aspek angka partisipasi pendidikan tinggi dan pengangguran terbuka pemuda Indonesia harus

menjadi perhatian ke depan, dikarenakan masih terdapat gap yang cukup tinggi, yang

dikhawatirkan akan menghambat pemanfaatan bonus demografi di Indonesia.

Data Proyeksi Pemuda Indonesia (Sumber: Badan Pusat Statistik dan Kemenpora)

No. Indikator 2018 2019 2020 2024 2029 2030

1 Jumlah Pemuda

(juta jiwa)

63,82 64,57 65,18 67,61 70,65 71,26

2 Angka Partisipasi

Sekolah

26,37 27,40 32,56 32,56 37,73 38,76

3 Proporsi pendidikan

SMA (%)

39,03 39,93 40,83 44,43 48,93 49,83

4 Proporsi Pendidikan

Tinggi (%)

8,22 8,45 8,68 9,59 10,72 10.95

6

5 Tingkat Partisipasi

Angkatan Kerja (%)

60,80 60,59 60,38 59,54 58,49 58,28

6

Tingat

Pengangguran

Terbuka (%)

13,92 14,40 14,88 16,81 19,22 19,70

Dari tabel diatas kita bisa simpulkan pada tahun 2018, hanya satu dari 12 anak Indonesia yang

berkesempatan mengenyam pendidikan tinggi. Bedasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS)

pada Februari 2019, menunjukkan bahwa pengangguran dari kalangan Diploma I, II, III

mencapai 6,89 persen dan SMA sebesar 6,78 persen. Angka pengangguran dari kalangan

Universitas, yang minimal memegang ijazah S-1, mencapai 6,24 %. Penyumbang angka

pengangguran tertinggi terdapat dari kalangan SMK, yakni sebesar 8,63 persen.

Hal ini menandakan angka pengangguran terdidik di Indonesia masih cukup tinggi, terlebih

dari kalangan SMK yang didesain untuk mencegah pengangguran. Tingginya angka

pengangguran dari kalangan terdidik menandakan tidak adanya link and match dari dunia

pendidikan dengan sektor tenaga kerja.

Jika kita melihat pertumbuhan ekonomi Indonesia dalam lima tahun ke belakang yang berkisar

diangka 5 persen, hal ini bisa dimengerti dikarenakan penduduk yang bekerja didominasi oleh

mereka yang berpendidikan rendah. Dari total persentasi angka tenaga kerja di Indonesia, 59

persen berasal dari mereka yang berpendidikan maksimal SMP.

Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Pendidikan Februari 2018 & 2019

Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS)

7

Kerangka Klasifikasi Skill yang Dibutuhkan

Untuk menyambut bonus demografi tentunya dibutuhkan skill dan mindset yang tepat. Data

dari Departemen Ketenagakerjaan Amerika Serikat melampir skill dan keterampilan apa yang

dibutuhkan untuk menyambut industri ke depan6. Dalam hal Indonesia, tentunya harus

disesuaikan dengan budaya dan karakteristik Indonesia yang terkenal dengan gotong-royong

dan kekeluargaan. Dengan mengamati kondisi di Indonesia, skills yang terlampir dibawah

dirasa cocok untuk diterapkan sesuai dengan kearifan dan budaya di Indonesia.

Simpul Kompetensi (Skill) Jabaran Kompetensi (O*NET) Deskripsi

Analytical Thinking and

Innovation

Analytical Thinking Kemampuan untuk menganalisa

sebuah Informasi dan penggunaan

logika untuk mengatasi masalah

Innovation Kemampuan untuk berfikir kreatif

dan mencari strategi alternatif

untuk mengembangkan ide dan

jawaban terkait pemecahan sebuah

masalah

Complex Problem-solving Complex Problem-solving Kemampuan mengidentifikasi

masalah yang kompleks dan

meninjau informasi terkait untuk

mengembangkan dan

mengevaluasi opsi dan

mengimplementasikan solusi

Creativity, Originality, and

Initiative

Initiative Kesediaan untuk mengambil

tanggung jawab dan menghadapi

tantangan

Creativity Kemampuan untuk mencari dan

mengimplementasikan ide-ide

dalam mengatasi masalah

Responsibilty Kemampuan untuk membuat

keputusan sendiri

Originality Kemampuan untuk memunculkan

ide yang tidak biasa terhadap

situasi tertentu, atau

mengembangkan cara-cara kreatif

untuk menyelesaikan masalah

Critical Thinking and Analysis Critical Thinking Kemampuan menggunakan logika

dan penalaran untuk

8

mengidentifikasi kekuatan dan

kelemahan dari solusi alternatif,

kesimpulan atau pendekatan untuk

masalah

Monitoring Memantau / menilai kinerja diri,

orang lain, atau organisasi untuk

melakukan perbaikan atau

mengambil tindakan korektif

Emotional Intelligence

Concern for others Peka terhadap kebutuhan dan

perasaan orang lain serta

memahami dan membantu dalam

sebuah pekerjaan

Cooperation Kemampuan untuk bersikap

kooperatif dan kolaboratif dalam

memecahkan suatu masalah

Social Orientation Kemampuan untuk bekerja sama

didalam tim dan terhubung dengan

tim

Social Perceptiveness Kemampuan untuk menganalisa

reaksi orang lain dan memahami

mengapa mereka bereaksi

demikian

Persuasion and Negotiation Negotiation Berusaha menyatukan dalam

sebuah konflik dan berusaha

mendamaikan perbedaan

(rekonsiliasi)

Persuasion Mengajak orang lain untuk

mengubah pikiran/pandangan dan

perilaku kearah positif

Reasoning, Problem Solving,

and Ideation

Idea Generation and Reasoning

Abilities

Kemampuan untuk mengelola

informasi dalam pemecahan

masalah

Quantitative Abilities Kemampuan untuk melibatkan

kemampuan matematika dalam

pemecahan masalah

Service Orientation Service Orientation Secara aktif mencari cara untuk

membantu orang lain

Leadership and Social Influence Leadership Kemampuan untuk memimpin,

mengambil perubahan,

menawarkan pendapat dan arahan

9

Social Influence Memiliki dampak positif terhadap

orang lain dalam organisasi,

menunjukan karakter dan energi

positif serta kepemimpinan

Sumber Data: WEF Future Jobs 2018, US Departement of Labor

Pekerjaan-pekerjaan Baru Yang Akan Muncul di Indonesia7:

Persentase Adopsi Teknlogi Baru Dalam Industri:

Sumber Data: WEF Future Jobs 2018, US Departement of Labor

10

Success Story Negara Lain dan Bagaimana Indonesia dapat Mengatasi Kesenjangan

Keterampilan di Masa Depan

Pendekatan yang berbeda harus mulai dipikirkan pemerintah untuk menjembatani kesenjangan

keterampilan di masa depan. Untuk melakukannya, menetapkan kerangka kerja yang spesifik

dan terukur untuk membantu pelaku bisnis dan institusi pendidikan untuk mengakses dan

memfasilitasi penyediaan keterampilan baru di masa depan dirasa penting untuk mulai

dilakukan.

Contoh-contoh dari negara yang sukses memanfaatkan bonus demografi dan mengatasi gap

keterampilan diharapkan bisa menawarkan alternatif kebijakan dan menutup kesenjangan

keterampilan di masa depan. Kami telah merangkum contoh-contoh yang dirasa cocok untuk

diterapkan dan didefinisikan kembali untuk menciptakan dasar yang kuat dalam

pengembangan keterampilan untuk menyambut era Industri 4.0 di Indonesia8 .

1. Memperkenalkan Materi dan Konsep Pengajaran Keterampilan Teknologi di Sekolah

dan Universitas

Contoh Studi Kasus:

Sekolah-sekolah dan Universitas di Tiongkok telah menyesuaikan materi pelajaran mereka

dengan permintaan Industri baru masa depan yang berbasis pada keterampilan teknologi.

Banyak dari institusi pendidikan di Tiongkok menerapkan bahan pengajaran untuk

pengenalan keterampilan teknologi melalui model buku seperti “Fundamentals of Artificial

Intelligence“. Pengenalan konsep Kecerdasan Buatan dan pendekatan kepada teknologi

juga dikenalkan ke pelajar-pelajar dari lintas disiplin yang lain.

Demikian pula dengan beberapa sekolah dasar di Amerika Serikat yang mengaplikasikan

keterampilan teknologi didalam materi pelajaran mereka, seperti pengembangan web dalam

berbagai mata pelajaran termasuk Kimia bahkan Sejarah.

Pendekatan Bagi Indonesia

Sekolah dan Universitas di Indonesia dapat mengintegrasikan keterampilan teknologi ke

dalam mata pelajaran yang diajarkan. Memberikan sekolah kebebasan untuk membentuk

program pembelajaran mereka sendiri mengenai keterampilan teknologi mana yang dapat

diintegrasikan sebagai komponen dalam pembelajaran menjadi hal yang harus

dipertimbangkan.

11

Sebagai contoh, dalam kelas bahasa Inggris, Sekolah dapat mengenalkan sebuah program

pemrograman secara billingual. Pelatihan robotika dasar juga dapat diintegrasikan dengan

pelajaran yang ada, misalnya dalam pelajaran geografi, siswa dapat diarahkan untuk

membangun sebuah mesin kecil yang dapat mengambil sampel bumi. Tentunya, peran

Pemerintah untuk merancang, menjembatani, dan mengalokasikan anggaran untuk fokus

tersebut dirasa penting untuk mempersiapkan siswa dalam menghadapi era Industri 4.0.

2. Mengenalkan Konsep Pengajaran Lintas-Disiplin di Sekolah dan Universitas

Contoh Studi Kasus:

Finlandia telah mengenalkan sebuah konsep project-based learning dibanding materi

pengajaran secara konvensional seperti matematika dan sejarah klasik. Ide ini dimaksudkan

untuk menumbuhkan semangat kolaborasi antar siswa dan mengembangkan kemampuan

problem-solving dari peserta didik.

Pendekatan Bagi Indonesia:

Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan oleh instansi pendidikan ialah

memperkenalkan metode pengajaran dengan konsep kerja proyek (project-work-methods)

dan self-developed future skills untuk diajarkan kepada siswa dari lintas disiplin ilmu,

seperti kerja tangkas dan entrepreneurial thinking dibanding dengan hanya belajar dengan

fokus pada satu mata pelajaran tertentu.

3. Membangun Pusat Penelitian Keteramplan Masa Depan (Future Skills Research

Hubs)

Contoh Studi Kasus:

Untuk memastikan bagaimana penelitian tentang keterampilan masa depan dapat

diimplementasikan, pada tahun 2017 Frankfurt School of Finance & Management

mendirikan sebuah lembaga think tank dan pusat penelitian, yakni Frankfurt School

Blockchain Center. Lembaga ini dirancang sebagai pusat penelitian dan mempelajari

bagaimana implikasi blockchain untuk bisnis dan administrasi. Pusat Penelitian dan

Lembaga ini juga bertujuan sebagai platform berbagi pengetahuan bagi para pembuat

kebijakan, pelaku industri Start-Ups, juga pakar dan pelaku Industri lain.

12

Pendekatan Bagi Indonesia:

Pusat-pusat atau Hub seperti tadi dapat juga diterapkan di Indonesia dengan universitas bisa

menjadi pelopor. Setiap universitas diharapkan dapat membuat pusat atau hub tersebut yang

mengarah pada pengembangan keterampilan baru masa depan (sebagai contoh, Pusat atau

Hub untuk Data Analyst atau Pusat pengembangan robot cerdas). Sinergi antara pendidikan

dasar dan menengah (SD-SMA) bisa terjadi dalam pusat tersebut, sebagai contoh, adanya

sharing pengetahuan dengan sekolah juga bekerja-sama dalam merumuskan bahan ajar apa

yang akan diterapkan dikelas.

Untuk memacu keaktifan dari pusat tersebut, beasiswa juga akan diberikan kepada pengajar

yang terlibat dalam penelitian terkait industri dan keterampilan masa depan. Pemberian

tambahan Credit-Point untuk mahasiswa dapat memacu keaktifan untuk memanfaatkan

pusat tersebut. Hal ini dapat juga memberikan dorongan untuk terciptanya penelitian dan

budaya kolaborasi lintas-disiplin yang baru.

Pusat tersebut juga dapat digunakan sebagai penghubung antara dunia usaha, dalam hal ini

pelaku bisnis dengan institusi pendidikan. Pemerintah dapat menyediakan dana yang hanya

dapat diakses jika pelaku bisnis bekerja sama dengan pusat tersebut dalam rangka

melakukan penelitian tertentu yang bersifat customer-oriented.

13

Faktor Kesejahteraan Pendidik Sebagai Variable Kualitas

Pendidikan

Pendahuluan

Di Indonesia, sistem pendidikan nasional diatur dalam UU No. 20 tahun 2003 pada Pasal I:

“Pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses

pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki

kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia,

serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa dan negara”.

Sedangkan mengenai tenaga kependidikan dan pendidik juga diterangkan:

“Tenaga kependidikan adalah anggota masyarakat yang mengabdikan diri

dan diangkat untuk menunjang penyelenggaraan pendidikan.”

“Pendidik adalah tenaga kependidikan yang berkualifikasi sebagai guru,

dosen, konselor, pamong belajar, widyaiswara, tutor, instruktur, fasilitator,

dan sebutan lain yang sesuai dengan kekhususannya, serta berpartisipasi

dalam menyelenggarakan pendidikan.”

Pembahasan

Meningkatnya Harapan terhadap Para Pendidik

Secara mendasar, para guru dituntut memiliki pengetahuan luas dan mendalam mengenai

spesifik disiplin ilmu tertentu, kurikulum terkait, dan bagaimana cara belajar siswa. Tuntutan

perkembangan era industri 4.0 menambah permintaan pada aspek pendidikan agar mencapai

tujuan para siswa di masa depan. Oleh karena itu tugas yang dibebankan kepada para guru

bertambah menjadi lebih menantang lagi.

Para pendidik diharapkan mampu membekali para siswa dengan kemampuan kognitif dan

mengembangkan juga kemampuan non-kognitif, diantaranya kepercayaan diri dan hubungan

kolaboratif antar siswa. Ditambah lagi dengan permintaan untuk mampu menangani siswa

secara efektif dan berkolaborasi dengan para guru lain dan orang tua siswa. Selain itu, para

pendidik juga dalam praktik mengajarnya seringkali dihadapkan dengan problem yang tidak

terduga dan harus mampu menanganinya secara tepat.

14

Faktor Penentu Kinerja Pendidik

Berbagai pengamatan menunjukkan bahwa faktor kesejahteraan pendidik berdampak pada

motivasi, efektifitas, dan komitmen kerja mereka. Masalah yang bisa muncul kemudian adalah

berkurangnya minat untuk mengajar yang bermuara pada krisis guru.

Faktor kepuasan guru terhadap pekerjaannya adalah salah satu pendorong kinerja, dimana

kepuasan ini sebanding dengan tingkat profesionalitas. Profesionalitas yang dimaksud

diantaranya mencakup: kepercayaan diri pada profesi, persiapan dan pembelajaran yang

matang, penerapan profesional secara kolektif, decision making berdasarkan apa yang

dikuasainya, penerimaan tanggung jawab, dan akuntabilitas secara profesional atas nama

pekerjaan.

Selain yang disebutkan di atas, metode pelatihan guru profesional yang paling baik untuk

diterapkan adalah, selain pelatihan dasar mengajar, ialah pelatihan in-service yang berbasis

sekolah (Firman dan Tola, 2008), dimana pengembangan profesionalitas dilakukan di sekolah,

dipimpin oleh kepala sekolah dengan guru di suatu sekolah, sehingga mereka mampu

menciptakan lingkungan yang paling ideal juga untuk diterapkan di sekolah-sekolah. Mereka

mengajar dan mempelajari proses pembelajaran di kelas-kelas, di mana sebelum dan

sesudahnya dilakukan diskusi grup mengenai cara efektif dalam mengajarkan tema tertentu,

kemudian dievaluasi, dan diimplementasikan. Keaktifan kepala sekolah dalam manajemen dan

pembelajaran pengajaran ini akan berdampak positif pada keberlangsungan perbaikan atmosfer

pengajaran di samping profesionalitas dan pengalaman guru. Pelatihan serupa juga telah sukses

dilakukan di Singapura dan Shanghai, dan dikembangkan juga menjadi proyek riset kolaboratif

di Jepang dan Finlandia.

15

Penghargaan terhadap Pengajar

Sumber: Andreas Schleicher (2018), Valuing our Teachers and Raising their Status: How Communities Can Help, International Summit on the Teaching

Profession, Figure 4.1, http://dx.doi.org/10.1787/9789264292697-en

Meskipun para pendidik memainkan peran penting dalam pendidikan, Teaching and Learning

International Survei (TALIS 2013) mendapati secara mengejutkan bahwa hanya sepertiga dari

tenaga pengajar yang meyakini bahwa pekerjaan mereka dihargai. Sejauh mana para pendidik

berpartisipasi dalam pengambilan keputusan memiliki keterkaitan kuat dengan kecenderungan

penghargaan masyarakat terhadap profesi mereka.

Relasi Kepuasan Pengajar terhadap Nilai PISA

Menurut survei yang dilakukan oleh Organisation for Economic Co-operation and

Development (OECD) melalui penilaian asesmen Programme for International Student

Assessment (PISA), persentase pendidik dengan persepsi bahwa pekerjaannya adalah sesuatu

yang dihargai di masyarakat berbanding positif dengan peningkatan nilai PISA yang

merepresentasikan kualitas pendidikan. Hal ini terlihat pada negara-negara dengan persentase

pendidik dengan persepsi positif yang besar, mereka memiliki learning outcome yang unggul.

16

Sumber: Andreas Schleicher (2018), Valuing our Teachers and Raising their Status: How Communities Can Help, International Summit on the Teaching

Profession, Figure 4.2, http://dx.doi.org/10.1787/9789264292697-en

Bagaimana menimbulkan kecintaan belajar dan passion pada siswa SD

Pendahuluan

Di tahun 2018, Indonesia memperoleh rata-rata skor 382 dalam survei PISA (The Programme

for International Student Assessment). Survei ini dilakukan 3 tahun sekali untuk menguji

kemampuan siswa di berbagai negara di seluruh dunia berdasarkan tiga kategori: kemampuan

membaca, pemahaman matematika dan pemahaman sains. Hasil survei ini menunjukkan

bahwa Indonesia menduduki peringkat ke-73 dari dari 79 negara yang berpartisipasi, bahkan

jauh di belakang negara-negara yang kekuatan ekonominya lebih lemah daripada Indonesia,

seperti contohnya Peru, Kazakhstan, dan Maroko. Sebagai perbandingan, negara yang

menduduki peringkat tertinggi adalah Republik Rakyat Cina dengan rata-rata skor 579.

Negara-negara lain yang menempati posisi tinggi adalah Singapura, Kanada, Finlandia, dan

Irlandia. Survei ini menunjukkan bahwa sistem pendidikan di Indonesia belumlah optimal.

Meskipun survei PISA hanya melibatkan murid berusia 15 tahun yang sedang menduduki

jenjang pendidikan menengah (SMP), tentunya hasil ini tidak terlepas dari sistem pendidikan

dasar (SD) yang menjadi fondasi dari jenjang pendidikan berikutnya. Sejak maraknya tema

Revolusi Industri 4.0, para pemangku kebijakan ditantang untuk memperbaiki pendidikan di

Indonesia. Revolusi Industri 4.0 akan menuntut para tenaga kerja di masa depan untuk memiliki

17

skill set dan know-how yang berbeda dari sistem pendidikan tradisional yang selama ini

diterapkan. Kecintaan kepada proses pembalajaran dan passion merupakan poin penting dalam

meningkatkan kemampuan siswa menguasai materi pembelajaran dan berpikir kritis serta

kreatif. Bagaimanakah Indonesia dapat menembuhkan rasa cinta belajar, terutama di kalangan

murid jenjang pendidikan dasar (SD), sehingga nantinya dapat mendorong mereka untuk

menimbulkan inovasi-inovasi yang selaras dengan tuntutan Revolusi Industri 4.0?

Hipotesa

Pendidikan di Indonesia masih menitikberatkan penguasaan hafalan dan perolehan nilai,

sehingga mengabaikan fakta bahwa setiap siswa adalah individu yang memiliki minat dan

bakat yang berbeda-beda. Selain itu, keberanian bertanya para siswa juga masih sangat rendah.

Akibatnya, siswa hanya belajar untuk lulus ujian dan mendapatkan nilai bagus, dan

melewatkan poin terpenting dalam proses edukasi, yaitu pemahaman dan pembentukan

karakter serta pemecahan masalah.

Idealnya, sistem pendidikan Indonesia harus dapat menawarkan sistem pendidikan yang

memungkinkan siswanya untuk tidak hanya menghafal, namun memahami materi. Para

pengajar harus dapat mendorong siswa untuk berani bertanya dan berpikir kritis. Sebaiknya

sekolah juga dapat menawarkan lingkungan pembelajaran yang kondusif untuk menciptakan

inovasi. Tentunya, minat dan bakat siswa juga perlu diperhitungkan. Terlebih lagi, sekolah

perlu menghindari beban pelajaran yang terlalu berlebihan, sehingga murid dapat menyisakan

waktu luangnya untuk mendalami minat dan bakat masing-masing.

Kajian

Menteri Pendidikan dan Kebudayaan, Nadiem Makarim pernah menegaskan bahwa di masa

depan, kompetensi menghafal tidak lagi dibutuhkan. Kompetensi yang dibutuhkan masyarakat

Indonesia saat ini meliputi kreativitas, kemampuan bekerja sama dan berkolaborasi, berpikir

dan memproses informasi secara kritis, mempertanyakan validitas sebuah informasi,

pemecahan masalah dan kemampuan berempati. Jika kita lihat sistem pendidikan di negara-

negara maju, kita akan menemukan pola yang serupa dengan pernyataan Nadiem Makarim. Di

Finlandia contohnya, para siswa tidak diwajibkan untuk mengambil ujian terstandardisasi

dalam bentuk apapun. Para guru memiliki kebebasan dalam menentukan sistem penilaian para

muridnya, yang seringkali didasari oleh kemampuan individu masing-masing murid.

Meskipun begitu, dalam survei PISA, Finlandia menempati posisi ketujuh dengan rata-rata

18

skor 516. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan menghafal dan lulus ujian bukanlah faktor

krusial dalam suatu sistem pendidikan. Terlebih di jenjang SD, fokus dari pendidikan

seharusnya bukan kompetensi menghafal. Usia yang masih dini seharusnya menjadi saat yang

kondusif untuk menumbuhkan rasa kecintaan dalam ”belajar“ melalui aktivitas bebas, kreatif,

dan eksploratif, dan bukan melalui beban menghafal. Oleh karena sebab inilah, di Finlandia,

masa SD baru dimulai ketika siswa berusia 7 tahun.

Dari beberapa faktor yang disebutkan oleh Nadiem Makarim, salah satu faktor yang menarik

adalah “kemampuan mempertanyakan validitas sebuah informasi”, atau dengan kata lain,

kemampuan bertanya dan berpikir kritis. Di Indonesia, guru tidak pernah salah. Mengkoreksi

guru sama dengan menjadi murid yang tidak sopan. Jika kita perhatikan, arus input informasi

di kelas-kelas SD di Indonesia lebih banyak satu arah, yaitu dari guru ke murid. Murid tidak

didorong untuk berani bertanya, apalagi berdiskusi. Fenomena ini kontraproduktif terhadap

kemajuan belajar siswa. Dalam era Revolusi Industri 4.0, proses yang hanya menuntut input

informasi searah akan dapat dengan mudah dilaksanakan oleh mesin maupun komputer. Yang

tidak dapat tergantikan adalah SDM yang mampu berpikir kritis, mengkoreksi informasi yang

salah serta beradaptasi. Jika cara berpikir ini tidak ditanamkan sejak SD, maka Indonesia akan

mengalami kesulitan untuk mempersiapkan SDM nya dalam menyambut Revolusi Industri 4.0.

Untuk memungkinkan siswa mempraktikkan keterampilan pemecahan masalah, rasa ingin tahu

dan literasi kegagalan, sekolah perlu menyediakan lingkungan belajar yang akan

memungkinkan siswa untuk menjadi pencipta menggunakan berbagai alat bantu fisik dan

digital. Ini dapat membantu memperdalam kecintaan belajar para siswa yang akan mendorong

mereka untuk memahami dunia melalui proses yang membutuhkan kolaborasi dan kreativitas.

Fasilitas seperti laboratorium bukan hanya perlu memenuhi fungsi tradisionalnya sebagai alat

bantu untuk memahami relasi antara teori dan praktik, namun juga perlu menjadi media bagi

para siswa untuk berkreasi dan berinovasi.

Selain itu, guru perlu memperhitungkan minat dan bakat masing-masing siswa. Di Indonesia,

Kurikulum K-13 tidak memungkinkan para siswa SD untuk menentukan mata pelajaran yang

mereka harus ambil berdasar minat dan bakat masing-masing. Sebagai perbandingan, di

Finlandia, siswa dapat mengalokasikan 20% dari total waktu mereka untuk mendalami subjek

pilihan masing-masing. Selain itu, pada umumnya sekolah menawarkan guided counseling

untuk membantu para siswa menyusun jadwal pelajaran yang sesuai dengan minat dan bakat

mereka. Sistem ini memungkinkan para siswa untuk menyadari lingkup ketertarikan mereka

19

sejak dini dan ikut berperan aktif dalam menentukan masa depan mereka. Dalam hal ini,

sekolah dapat mengadaptasi sistem di Finlandia dengan memperluas dan mengoptimalkan

fungsi dari guru bimbingan konseling (guru BK) yang memang sudah dimiliki oleh banyak SD

di Indonesia.

Selain itu, beban pekerjaan rumah (PR) juga menjadi faktor yang perlu dipertimbangkan. Di

Indonesia, PR dengan jumlah yang bertumpuk seakan sudah menjadi tradisi. Tujuan dari PR

adalah membantu murid memperdalam dan mengulang materi. Namun, jika beban dari PR ini

melebihi yang seharusnya, murid akan kehilangan konsentrasi dan waktu luang yang

seharusnya dapat dimanfaatkan untuk mendalami minat dan bakat masing-masing. Di

Finlandia, setiap minggunya murid hanya menghabiskan waktu 3 jam untuk mengerjakan PR.

Sebagai gantinya, murid didorong untuk mengambil kelas ekstrakurikuler untuk mendalami

minat mereka. Selain itu, isi dari PR perlu didesain untuk tidak berkisar di pemecahan soal

yang formulatif, melainkan lebih tentang memahami dunia empirik di sekitarnya ataupun

pemecahan masalah yang menuntut kreativitas. Dengan begitu, selama mengerjakan PR, skill

problem solving para siswa juga akan diasah.

Tentu saja, setiap negara memiliki ciri khas masing-masing dalam sistem pendidikannya.

Sistem pendidikan di Indonesia, terlepas dari segala kekurangannya, merupakan produk dari

berbagai proses revisi dan adaptasi bertahun-tahun yang telah disesuaikan dengan kondisi di

Indonesia. Dalam usaha memperbaiki sistem pendidikannya, Indonesia tidak bisa mencontoh

persis negara lain – penyesuaian tetap perlu. Namun, jika Indonesia berpegang teguh kepada

komitmennya untuk menyambut bonus demografi di tahun 2035-2045, maka Indonesia harus

berani mengakui poin-poin kekurangan dalam pendidikannya dan memulai gebrakan baru,

dimulai dari sistem pendidikan sekolah dasar yang – sesuai dengan namanya – memang

merupakan dasar dari segala langkah berikutnya.

Pengaplikasian IoT Untuk Membuka Lapangan Kerja Berkualitas dari

Hasil System Pendidikan

Pendahuluan

Sejatinya Indonesia adalah bangsa yang besar terdiri dari 34 Provinsi yang tersebar menjadi

17000-an pulau yang tersebar dengan total penduduk 260-an juta jiwa. Tetapi hal lain dari

bangsa yang besar ini masih terjadinya pemusatan populasi, keberadaban dan budaya di pulau

jawa, dimana di pulau Jawa sendiri masih belum merata. Hal ini dapat kita indikasikan salah

20

satunya dari data pendapatan perkapita Indonesia tiap provinsi yang masih terlihat ketimpangan

yang signifikan.

Disisi lain Indonesia mengalami bonus demografi dimana populasi usia produktif Indonesia

megalami surplus sehingga generasi muda indonesia di daerah mempunyai potensi yang besar

sebagai penggerak Inovasi teknologi dan roda perekonomian. Selain itu dunia global pun

mengalami revolusi teknologi industry 4.0, dimana digitalisasi menjadi lumrah di tiap

kehidupan manusia yang membawa kemudahan pada kehidupan bermasyarakat dan potensi

akselerasi pertumbuhan pada perekonomian. Berdasarkan 3 hal diatas yaitu ketimpangan

pendapatan, bonus demografi di daerah-daerah dan era revolusi industri 4.0 dimana semua alat

akan terhubung dengan Internet dan terdigitalisasi (IoT), beberapa sektor usaha pencipta

lapangan kerja untuk pemuda yang berpotensi di daerah harus dikembangkan dan mengalami

digitalisasi agar menjadi relevan untuk kegiatan value added dari supply chain di dunia global,

baik dari aspek marketing, produksi, dan development (pengembangan). Dengan adanya

21

digitalisasi, sektor usaha dimudahkan dan dimungkinkan menjadi global, walaupun terletak

jauh dari pusat perkotaan. Berikut ini sektor-sektor yang berpotensi dikembangkan di beberapa

daerah di Indonesia secara umum di setiap daerah: Pertanian, Perikanan Tambak (Fish

Farming/Aquaculture), Pengolahan barang Tambang (Smelter).

Dalam hal ini kajian meng-exclude perikanan tangkap dikarenakan skala industri yang tidak

sustainable bila terjadi massivikasi (over fishing). Digitalisasi pengolahan barang tambang

akan menjadi hal yang sangat menjanjikan dikarenakan kebutuhan barang tambang sendiri

yang meningkat seperti untuk Li-Ion battery, komponen mobil listrik, kendaraan roda 2 listrik,

gadget, dll. Hal ini bisa di lakukan dengan alat-alat yang lebih murah dari pada tahun-tahun

sebelumnya, dikarenakan kemajuan teknologi seperti MicroProcessor Rasberry Pi atau Micro-

PC , dimana alat alat ini berperan meminta data dari control SCADA / PLC (Programable Logic

Controller) untuk dijadikan sebagai tampilan dashboard dan Big Data untuk analisa

selanjutnya.

Pertanian

Dalam pertanian faktor yang dapat mempengaruhi produksi lahan memang sangat banyak

sekali, mulai dari cuaca, kandungan air dan kimia dalam tanah, curah hujan, risiko bahaya dari

hama, dan lainnya. Dimana permintaan produk pertanian secara global akan megalami

peningkatan pesat karena populasi dunia yang akan menyentuh 9.8 milliar, dengan terbatasnya

lahan pertanian di seluruh dunia dan pertumbuhan penduduk yang pesat. Dalam kemajuan

teknologi, faktor kunci kinerja pertanian dapat dianalisa dan diprediksi dengan mengekstrak

data dari lahan pertanian. Tentu saja dimana lahan pertanian akan di pasang banyak wireless

multi-sensors dan sebagainya, sehingga data-data yang dibutuhkan dapat diterima oleh sistem

operasi dan dijadikan sebagai bahan analisa, seperti gambaran pada berikut:

22

sehingga dalam intinya, produksi pertanian bisa dapat ditingkatkan dengan sumber daya yang

lebih hemat dan beban kerja yang akan lebih sedikit dengan luasan lahan yang tetap. Berikut

ini aspek-aspek yang dapat di realisasikan dengan implementasi IoT di Agriculture:

1.) Data Lahan pertanian dikumpulkan oleh sensor pertanian pintar, seperti. kondisi cuaca,

kualitas tanah, kemajuan pertumbuhan tanaman atau kesehatan ternak. Sehingga faktor yang

mempengaruhi dapat lebih terkontrol.

2.) Manajemen biaya dan pengurangan limbah berkat peningkatan kontrol atas produksi.

Mampu melihat anomali dalam pertumbuhan tanaman atau kesehatan ternak, Anda akan dapat

mengurangi risiko kehilangan hasil panen Anda.

3.) Peningkatan efisiensi bisnis melalui proses otomatisasi. Dengan menggunakan perangkat

pintar, kita dapat mengotomatisasi beberapa proses di seluruh siklus produksi seperti irigasi,

pemupukan, atau pengendalian hama.

4.) Kualitas dan volume produk ditingkatkan. Dapatkan kontrol yang lebih baik atas proses

produksi dan pertahankan standar kualitas tanaman dan kapasitas pertumbuhan yang lebih

tinggi melalui otomatisasi.

5.) yang paling terpenting selain sisi produksi juga, produkt pertanian bisa juga di marketingkan

secara global melalui jaringan internet dan petani juga bisa melihat langsung apa yang di

butuhkan customer sehingga produktnya relevant bagi pasar (direct B-2-B).

23

Perikanan Tambak (aquaculture )

Perikanan merupakan salah satu pencarian utama bagi penduduk pesisir yang tidak berada di

perkotaan, dimana mata pencaharian mereka kebanyakan sebagai nelayan (perikanan tangkap),

selain itu pula produkt produkt perikanan Indonesia sangat punya potensi untuk menjadi

produkt dengan value-added tinggi yang berorientasi Export seperti Lobster (Tambak), Tuna

(Tambak), Udang (Tambak) dan lainnya. Dengan adanya constraint over fishing karena masif

nya exploitasi populasi ikan di perairan Indonesia. Maka perikanan tambak (Fish Farming)

merupakan salah satu solusinya. dengan potensi digitalisasi pada perikanan tambak memang

sangatlah besar, dikarenakan peningkatan produksi perikanan per satuan luas tambak yang

tergantung dari banyak faktor, sama halnya seperti pertanian dimana faktor yang kompleks

seperti temperatur, kadar pH, konduktivitas elektrik pada air, kandungan kimia pada air, dan

lainnya. Hal ini mengakibatkan analisa menjadi kompleks dan terkadang harus dilakukan

dengan multi sensor fusion dan machine learning (AI) algorithm. Berikut ini hal hal potensial

bila IoT dan Digitalisasi dilakukan di sektor perikanan tambak Indonesia:

1.) Pada tambak Udang (Air Asin), tempteratur dan kadar garam pada air sangat mempengaruhi

pertumbuhan udang dan perkembangbiakannya, sehingga dengan alat digitalisasi yang murah

menggunakan sensor temperature dan micro processor seperti Raspberry PI kondisi tambak

akan bisa di ketahui dan di analisa secara real-time untuk keputusan yang akan diambil dengan

cepat

2.) Dalam dunia tambak, terutama untuk Tuna Farming dimana Indonesia harus memulai ini di

jangka waktu dekat, populasi ikan menjadi faktor analisa yang penting, selama ini bilang

tambak sangat besar untuk menghitung jumlah populasi ikan sangat sulit. Untuk hal ini

perhitungan berdasarkan image-recognition dengan AI (deep learning) sangat membantu

3.) Dengan populasi ikan yang terhitung dengan jelas, khususnya pada tuna farming, akan

banyak optimisasi pada beberapa faktor dan parameter yang bisa dilakukan sebagaimana figure

berikut:

24

Pengolahan barang tambang

Link:[10]

Dimana Indonesia kala ini memiliki keharusan untuk mengolah sumber daya alamnya sendiri

dan juga potensi Indonesia sebagai global player pada industri logam dan mineral, Pengolahan

barang tambang seperti Smelting menjadi isu sentral. Smelter pada normalnya, sangat

membutuhkan capital investment yang sangat tinggi dan juga tingkat process automatisasi yang

tinggi, sehingga kerusakan alat-alat yang kompleks dapat mengakibatkan berhentinya operasi

plant dengan cost yang di akibatkan karena maintenance dan berhentinya produksi sangatlah

tinggi dan dihindari. Aplikasi IoT dan digitalisasi dalam industri pengolahan mineral dapat

menghindari hal ini terjadi dengan beberapa potensi sebagai berikut:

1.) Mendeteksi kerusakan tanpa memberhentikan operasi alat-alat (Predictive

Maintenance), dimana secara konvesional (Planned Maintenance), alat alat akan di check

secara berkala dan menstop pengoprasian hanya untuk memeriksa ketersediaan alat-alat

processing. Hal ini dapat di hindari dengan metode predictive maintenance yang menggunakan

multi sensor Fusion untuk pengambilan data, micro system architecture untuk pusat kontrol

25

terhubung internet dan software dengan Artificial Intelligence untuk analisa. Sehingga pada

saat plant beroperasi, decision maker tetap dapat mengetahui kondisi dari processing plant.

2.) Dengan terhubungnya processing plant dengan jaringan internet, bagian yang

dibutuhkan untuk kepentingan maintenance dan ekspansi plant yang dulunya harus dipesan

dari pabrik, sekarang bisa diproduksi secara lokal di tempat processing plant berada dengan

3D-printing, dimana data bagian CAD akan bisa diunduh dan dicetak oleh 3D-Printing. Hal ini

dapat mengurangi cost dari plant idle time, part logistic dan lainnya.

3.) Selain itu pula ada Software Asisstance dengan algorithma AI, yang bisa membantu

operator control system dengan SCADA di smelter untuk mengetahui keadaan entire process

plant dengan adanya analisa otomatis. Sehingga operator bisa cepat menentukan keputusan

dalam operasi entire plant bilamana ada terjadinya hal-hal yang anomali pada beberapa

parameter processing plant.

4.) Kemajuan Multi-Sensor Fusion dengan kemampuan wireless yang bisa mengukur tanpa

dilakukan oleh orang dari jarak jauh dan ketepatan yang jitu menjadikan digitalisasi dan

aplikasi IoT pada processing plant menjadi lebih feasible bagi kalangan industri. Karena hal

ini dapat mengurangi biaya personil dan menghindari kecelakan kerja dimana alat pemrosessan

sangat berbahaya bagi manusia didekatnya.

5.) Dengan IoT, kita dapat menganalisa secara realtime raw material yang ada di storage

sehingga tidak terjadi overloading atau lost stockpile, sehingga storage yang ada bisa

digunakan dengan optimal pembuktian dan hasil dari digitalisasi di beberapa sektor tersebut

dari peluang digitalisasi di atas, pemuda Indonesia perlu diberikan pendidikan dan mindset

dengan insight-insight bahwa kesempatan terbuka lebar bila skill set dan mindset mereka

relevan dengan digitalisasi di dunia.

26

DAFTAR PUSTAKA

1. Strategic Drivers of New Business Models; World Economic Forum Future Jobs, 2018

2. Dampak kepada Substitusi Tenaga Kerja; Revolusi Industri Keempat Klaus Schwab

3. Carl Benedikt Frei & Michael Osborne, Oxford University,2013

4. Automation and the Future of Work in Indonesia, McKinsey & Company, 2019

5. Data Proyeksi Pemuda Indonesia sampai dengan 2030, Badan Pusat Statistik & Kementrian

Pemuda dan Olahraga Republik Indonesia, 2018

6. Classification of skills used, base on O*NET content model, World Economic Forum Future

Jobs, 2018

7. Indonesia’s future Industry profile, World Economic Forum Future Jobs, 2018

8. Future Skills, World Goverment Summit, in partnership with McKinsey&Company, 2019

9. Andreas Schleicher (2018), Valuing our Teachers and Raising their Status: How Communities

Can Help, International Summit on the Teaching Profession,

http://dx.doi.org/10.1787/9789264292697-en

10. Andreas Schleichter (2018), PISA 2018: Insights and Interpretations, OECD

11. Harry Firman dan Burhanuddin Tola (2008), The Future of Schooling in Indonesia, CICE

Hiroshima University, Journal of International Cooperation in Education, Vol.11 No.1 (2008)

pp.71 ~ 84

12. https://kelembagaan.ristekdikti.go.id/wp-content/uploads/2016/08/UU_no_20_th_2003.pdf

13. https://ilmu-pendidikan.net/pendidikan/komponen-utama-sistem-pendidikan

14. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/05/22/8-things-every-school-must-do-to-

prepare-for-the-4th-industrial-revolution/#53d7354a670c

15. https://www.oecd.org/pisa/PISA-results_ENGLISH.png

16. https://www.oecd.org/pisa/publications/PISA2018_CN_FIN.pdf

17. https://edukasi.kompas.com/read/2019/10/16/07115281/soft-skill-jadi-bekal-pustakawan-

hadapi-disrupsi-revolusi-industri-40?page=all

18. https://www.cnnindonesia.com/nasional/20191214032015-20-456911/nadiem-sebut-

kompetensi-menghafal-tak-lagi-dibutuhkan?

19. https://bigthink.com/mike-colagrossi/no-standardized-tests-no-private-schools-no-stress-10-

reasons-why-finlands-education-system-in-the-best-in-the-world

20. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/05/22/8-things-every-school-must-do-to-

prepare-for-the-4th-industrial-revolution/#57c6ea3c670c

21. http://www.ncee.org/wp-content/uploads/2010/04/Finland-Education-Report.pdf

22. https://www.fatherly.com/love-money/education/schools-days-around-world/

23. Mubarak, Dr. H. A. Zaki. Problematika Pendidikan Kita: Masalah-masalah Pendidikan Faktual

dari Guru, Desain Sekolah dan Dampaknya. Depok: Ganding Pustaka 2019. 127.

27

24. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/07/31/inilah-pdrb-34-provinsi-di-indonesia-

pada-2018

25. https://ieeexplore.ieee.org/document/8784034

26. https://itnext.io/agriculture-is-the-most-essential-form-of-food-production-for-humanity-

c43d5621fe23

27. https://easternpeak.com/blog/iot-in-agriculture-5-technology-use-cases-for-smart-farming-

and-4-challenges-to-consider

28. https://www.metso.com/blog-hub/mining-minds/intelligent-minerals-processing-powered-by-

ai-and-iot/

29. https://www.automationworld.com/factory/iiot/blog/13319348/improving-uptime-for-mineral-

processing

30. https://www.slideshare.net/MetsoGroup/intelligent-minerals-processing-powered-by-ai-and-

iot

31. https://www.kernelsphere.com/smart-pond

32. http://www.libelium.com/controlling-fish-farms-water-quality-with-smart-sensors-in-iran/

33. https://new.abb.com/metals/digital

34. https://www.researchgate.net/publication/334091423_IoT_Based_Automated_Fish_Farm_Aq

uaculture_Monitoring_System

35. https://www.sojitz.com/en/news/2017/08/20170808.php

28

TENTANG PENULIS

Narendra Ning Ampeldenta, Hocshule Rhein-Main, Bachelor of

Engineering, Interdisziplinäre Ingenieurwissenschaften

Edwin Hartarto, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Master of

Science, Mechanical Engineering (Artificial Intelligence for Industrial

Automation and Robotics)

Muhammad Arrayyan Makiatu, Bachelor of Science (Renewable

Energy), University of Stuttgart, Germany.

Valya Andyani, Karlsruhe University of Applied Science (Hochschule

Karlsruhe), Master of Engineering, Construction Management