Evaluasi Penguasaan Konsep Basis Data Dasar dalam Pembelajaran Perguruan Tinggi
Keywords:
literasi digital, pemahaman konsep, berpikir komputasional, mahasiswa.Abstract
Penguasaan konsep basis data dasar merupakan salah satu kompetensi fundamental bagi mahasiswa bidang ilmu komputer, teknologi informasi, dan sistem informasi karena menjadi dasar dalam perancangan, pengelolaan, serta pengembangan sistem informasi. Namun, dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi, mahasiswa sering kali tidak hanya mengalami kesulitan pada aspek teknis penggunaan perangkat lunak, tetapi juga pada pemahaman konseptual, seperti model data, relasi antar tabel, perancangan basis data, Structured Query Language (SQL), dan normalisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat penguasaan konsep basis data dasar mahasiswa dalam pembelajaran perguruan tinggi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain deskriptif evaluatif. Data diperoleh melalui tes pemahaman konsep dan kuesioner kepada mahasiswa yang telah menempuh mata kuliah basis data. Analisis data dilakukan secara deskriptif melalui perhitungan nilai rata-rata, persentase capaian, dan pengelompokan kategori penguasaan konsep. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penguasaan konsep basis data mahasiswa berada pada kategori cukup baik, terutama pada konsep pengertian basis data, fungsi basis data, dan struktur tabel. Akan tetapi, mahasiswa masih mengalami kesulitan pada aspek perancangan basis data, normalisasi, relasi antar tabel, dan penulisan kueri SQL. Temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa mahasiswa pemula sering mengalami miskonsepsi dalam SQL dan kesulitan dalam memproduksi model data pada mata kuliah basis data dasar. Oleh karena itu, diperlukan strategi pembelajaran yang lebih kontekstual, berbasis praktik, dan didukung studi kasus agar mahasiswa tidak hanya memahami basis data secara prosedural, tetapi juga secara konseptual.
References
Ahadi, A., et al. (2016). Exploring student misconceptions in SQL. Proceedings of the 47th ACM Technical Symposium on Computing Science Education.
Davoudian, A., et al. (2018). A Survey on NoSQL Stores. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.
Gašević, D., et al. (2015). How do we design for learning? Learning analytics should not promote one size fits all. Computers in Human Behavior.
Latip, A., & Taufik, M. (2022). The effect of digital literacy on student learning outcomes. Jurnal Pendidikan, 23(2), 150–158.
Lim, C. P., et al. (2020). Pedagogical frameworks for technology-enhanced learning. Journal of Educational Computing Research.
Ma, L., et al. (2023). Investigating and improving models of programming concepts held by novice programmers. Computer Science Education, 21(1), 57–80.
Mathon, L., & Miedema, D. (2022). Increasing awareness of SQL anti-patterns for novices: A study design. Proceedings of the 2022 ACM Conference.
Miedema, D., et al. (2021). Identifying SQL Misconceptions of Novices. Proceedings of the 17th ACM Conference.
Parker, M. C., et al. (2021). Replication, validation, and use of a language independent CS1 knowledge benchmark. Computer Science Education Review.
Presler-Marshall, K., et al. (2021). SQLRepair: identifying and repairing mistakes in student-authored SQL queries. arXiv preprint arXiv:2102.05729.
Rashkovits, M., & Lavy, I. (2023). Examining data model production difficulties in introductory database courses. Computer Science Education Review.
Rubio, M. A., et al. (2015). Gender differences in computer science: an analysis of the self-efficacy. Computers in Human Behavior.
Siau, K., et al. (2004). Validation of a conceptual model for database design. Journal of Database Management.
Sibia, N., et al. (2024). Exploring Self-Explanations in a Flipped Database Course. Proceedings of the 3rd International Workshop on Data Systems Education (DataEd’24).
Vassilev, V. (2015). Teaching SQL with a Gamified Learning System. Proceedings of the 16th International Conference on Computer Systems and Technologies.
Zawacki-Richter, O., et al. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education.