J01353
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains (2016) 6:1–10; ISSN: 2087-0922
Tersedia online di : http://fsm.uksw.edu/ojs
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika
dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Adi Setiawan
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika,
Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52–60 Salatiga 50711
E-mail: adi_setia_03@yahoo.com
Abstrak.
Dalam makalah ini dipresentasikan situasi ASEAN pada saat ini di bidang ekonomi, sosial dan
pendidikan, tantangan bangsa Indonesia dalam era MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN) atau ASEAN
Economic Community (AEC). Indonesia yang berpenduduk sebanyak 256 juta jiwa atau sekitar 40 % dari
seluruh penduduk ASEAN, ternyata baru mempunyai IPM 68,5 %. Di samping itu, tenaga kerja yang dimiliki
Indonesia, 45 % hanya berpendidikan sekolah dasar sehingga belum dapat bersaing dengan baik di tingkat
ASEAN. Untuk itu perlunya diperlukan kerja keras di bidang pendidikan sehingga tenaga kerja kita mampu
bersaing di tingkat ASEAN maupun global. Makin melimpahnya data (big data) dan dalam variabel
berdimensi yang tinggi (high dimensional variable) dalam bidang bisnis dan industri dan belum menjadi
informasi yang bermanfaat sehingga diperlukan algoritma yang efisien dan cepat sehingga dapat
digunakan untuk analisis data dalam menyelesaikan permasalahan secara cepat dan dengan ketepatan
yang beralasan. Perguruan Tinggi perlu mengembangkan matematika yang didasarkan pada pengamatan
kehidupan sehari-hari sehingga permasalahan tersebut dapat dengan mudah diselesaikan dengan
bantuan matematika. Perlu sinerginya PT, lembaga riset dan dunia bisnis dan industri untuk
mengembangkan riset-riset yang bermanfaat baik bagi dunia industri maupun masyarakat luas.
Selanjutnya, perlu dikembangkannya guru yang berperan dan bekerja sama dengan PT dalam
mengembangkan metode-metode pembelajaran yang khas sesuai bidang matematika. Untuk itu perlu
juga dituntut peran serta guru Matematika yang kreatif dan inovatif dalam membelajarkan siswa. Perlu
dibangkitkan minat siswa agar dapat mengeksplorasi dan mengembangkan matematika sesuai dengan
tingkatan dan kemampuan siswa di sekolah sehingga matematika menjadi menarik dan menyenangkan
dan bermanfaat secara nyata dalam kehidupan kita sehari-hari. Diharapkan dengan sumbang peran
tersebut akan dapat mengejar ketertinggalan kesejahteraan Indonesia di antara negara-negara ASEAN
serta masyarakat global dan survive dalam era MEA.
Kata kunci.
big data, IPM, kreatif inovatif, laju inflasi, persaingan global
1. Pengantar
Sejak Desember 2015 kita hidup di era Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA) atau ASEAN Economic
Community (AEC). ASEAN merupakan perhimpunan bangsa-bangsa di Asia Tenggara yang terdiri
dari 10 negara yaitu Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Brunei, Vietnam, Laos,
Kamboja dan Myanmar. Jumlah penduduk ASEAN mencapai 629 juta jiwa dan 256 juta jiwa atau
40,6 persennya merupakan penduduk Indonesia (proyeksi tahun 2015, Wikipedia). Era MEA
yaitu era di mana barang-barang dan jasa dari suatu negara anggota ASEAN bebas dijual di
negara lain dalam anggota ASEAN. Demikian juga, tenaga kerja dari satu negara bebas untuk
bekerja di negara-negara anggota ASEAN.
Dalam makalah ini dipresentasikan situasi ASEAN pada saat ini di bidang ekonomi, sosial dan
pendidikan, tantangan bangsa Indonesia dalam era MEA serta penguatan peran Matematika dan
pendidikan Matematika dalam era MEA dan persaingan global baik dalam bidang ekonomi dan
industri serta pendidikan baik di perguruan tinggi maupun di sekolah.
1
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
2. Situasi ASEAN pada saat ini
Pada bagian ini, disampaikan keadaan ekonomi, sosial dan pendidikan di ASEAN dan tantangan
bangsa Indonesia dalam era MEA.
2.1. Ekonomi
Keadaan ekonomi negara-negara anggota ASEAN dapat dilihat dari laju inflasi (inflation rate).
Pada Gambar 1 diperlihatkan laju inflasi yoy (year on year) dari negara-negara anggota ASEAN
kecuali negara Myanmar (karena minimnya informasi laju inflasi dari negara ini) untuk periode
Mei 2015 sampai dengan Februari 2016. Laju inflasi yoy dihitung berdasarkan IHK bulan tertentu
dibandingkan IHK (Indeks Harga Konsumen) bulan yang sama satu tahun yang lalu. Mulai
Februari 2014, laju inflasi di Indonesia dihitung berdasarkan survey di 82 kota di seluruh
Indonesia dengan masing-masing kota mempunyai bobot tersendiri. Kota-kota besar mempunyai
bobot yang lebih besar dibandingkan dengan kota-kota kecil. Sebagai contoh kota Jakarta,
Surabaya, Bandung, Bekasi dan Tangerang berturut-turut mempunyai bobot 19,23, 5,65, 4,87,
4,78, dan 3,75 (dalam %) sedangkan kota-kota Tual, Manokwari, Maumere, Meulaboh, dan
Bungo (Sumatera) berturut-turut mempunyai bobot 0,04, 0,08, 0,09, 0,1, dan 0,11. Survei
didasarkan atas harga-harga sekitar 400 komoditas pada 82 kota-kota di seluruh Indonesia untuk
setiap bulannya untuk menyusun indeks harga konsumen untuk tiap-tiap komoditas tersebut
untuk selanjutnya digunakan untuk menghitung laju inflasi dengan memperhatikan bobot
kepentingan masing-masing komoditas berdasarkan SBH (Survei Biaya Hidup) tahun 2012.
Gambar 1. Laju inflasi negara-negara anggota ASEAN (Sumber: http://id.tradingeconomics.com, diolah).
Pada Gambar 1 terlihat bahwa Indonesia cenderung mempunyai laju inflasi yoy yang relatif lebih
tinggi dibandingkan dengan negara-negara lain. Hal itu juga didukung dengan hasil dari metode
pengklasteran fuzzy c-means (untuk bobot w = 2) dengan menggunakan 2 klaster (cluster), laju
inflasi Indonesia cenderung berada pada klaster tersendiri (laju inflasi tinggi) sedangkan negaranegara yang lain mengumpul dalam satu klaster (laju inflasi rendah) (informasi lebih lanjut
tentang metode pengklasteran fuzzy c-means dapat dilihat pada Sediyono & Setiawan, 2015).
Akan tetapi, apabila digunakan 3 klaster (dengan bobot w = 2), Indonesia cenderung berada
dalam klaster pertama (laju inflasi tinggi), Singapura, Thailand dan Brunei cenderung berada
dalam klaster kedua (laju inflasi rendah) sedangkan negara-negara lainnya (Malaysia, Philipina,
FSM UKSW
2
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
Vietnam, Laos dan Kamboja) cenderung berada dalam satu klaster (laju inflasi
sedang/menengah). Hal itu juga didukung oleh ringkasan statistik data laju inflasi pada Tabel 1.
Terlihat bahwa mean (arithmetic mean) maupun median laju inflasi yoy negara-negara Singapura,
Thailand dan Brunei yang negatif (mengalami deflasi). Laju inflasi Indonesia mempunyai mean
5,87%, sedangkan negara-negara lain yaitu Malaysia, Philipina, Vietnam, Laos dan Kamboja
meskipun mengalami inflasi namun relatif kecil yaitu berkisar dari 0,65 persen sampai dengan
2,81 persen.
Tabel 1. Tabel ringkasan statistik data laju inflasi yoy (dalam %) negara-negara ASEAN periode Mei 2015
s.d. Februari 2016.
Indonesia Malaysia Singapura Thailand Filipina Vietnam Brunei
Laos Kamboja
Mean
5,87
2,81
–0,61
–0,93
0,98
0,65
–0,56
1,19
1,57
Median
6,54
2,60
–0,60
–1,01
1,00
0,71
–0,55
1,25
1,15
Stdev
1,52
0,63
0,19
0,26
0,43
0,43
0,39
0,18
0,90
Skewness
–0,59
1,38
0,41
0,61
–0,05
–0,43
–0,02
–1,32
0,75
Kurtosis
–1,50
1,.71
–1,34
–0,68
–1,30
–0,74
–0,22
0,63
–1,14
Laju inflasi Indonesia yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain mengakibatkan
tingkat suku bunga yang relatif tinggi. Hal itu dapat dilihat pada Gambar 2. Di samping itu,
meskipun GDP (Gross Domestic Product) nominal relatif lebih tinggi dibandingkan dengan yang
lain, tetapi GDP per kapita negara Indonesia lebih rendah dibandingkan dengan negara Singapura,
Brunei, Malaysia dan Thailand.
Gambar 2. Gambar GDP (dalam jutaan $US) dan GDP nominal per kapita (dalam $US).
2.2. Sosial
Keadaan sosial Negara-negara anggota ASEAN dapat dilihat berdasarkan IPM (Indeks
Pembangunan Manusia) atau HDI (Human Development Index) tahun 2014 berdasarkan laporan
UNDP (United Nations Development Program). Perhitungan IPM didasarkan pada Angka harapan
Hidup saat Lahir (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah (RLS) dan PNB
(Produk Nasional Bruto) per kapita (PPP dalam US$). Angka harapan hidup yang tinggi
menggambarkan kesehatan yang baik, pendidikan yang memadai dinyatakan dengan HLS dan
3
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
RLS yang tinggi dan standard hidup yang baik dinyatakan dengan PNB (Produk Nasional Bruto)
per kapita. Di Indonesia PNB diproksi dengan Pengeluaran per kapita dan paritas daya beli (PPP
– Purcashing Power Parity). Perhitungannya IPM menggunakan rata-rata geometric (geometric
mean) menggantikan metode lama yang menggunakan rata-rata aritmatik. Dengan
menggunakan rata-rata geometrik dalam perhitungan IPM berarti bahwa capaian satu dimensi
tidak dapat ditutupi oleh capaian pada dimensi yang lain sehingga ketiga dimensi harus
mendapatkan perhatian yang sama besar karena sama pentingnya. Hal tersebut dapat tidak
dilaksanakan jika digunakan rata-rata aritmatik (BPS, 2014). Hal itu berarti, IPM menyatakan
tingkat kesejahteraan penduduk suatu negara.
Indeks pembangunan manusia lima Negara ASEAN terbaik adalah Singapura (91,2%;11), Brunei
(85,6%; 31), Malaysia (77,9%; 62), Thailand (72,6%; 93) dan Indonesia (68,5%; 110) dengan angka
kedua menyatakan rangking dunia. Sedangkan lima Negara ASEAN yang lain yaitu Philipina,
Vietnam, Laos, Kamboja dan Myanmar berturut-turut mempunyai IPM 66,8% (115), 66,6% (116),
57,5% (141), 55,0% (143) dan (53,6%, 148). UNDP mengkategorikan IPM dalam 4 kategori yaitu
sangat tinggi (IPM lebih dari 80% yaitu Singapura dan Brunei), tinggi (PIM antara 70% s.d. 80%
yaitu Malaysia dan Thailand), sedang (IPM antara 60% s.d. 70% yaitu Indonesia, Philipina,
Vietnam, Laos, Kamboja) dan rendah (IPM kurang dari 60% yaitu Myanmar) (UNDP, 2015).
Akibatnya, sekitar 87 persen penduduk ASEAN masih dalam taraf sedang dan rendah tingkat
kesejahteraannya.
2.3. Pendidikan
Situasi Pendidikan Tinggi di negara-negara anggota ASEAN dapat dilihat dari rangking perguruan
tinggi versi QS, THE dan Webometrics. Rangking unversitas berdasarkan versi QS periode
2015/2016 menempatkan NUS (National University of Singapore) pada rangking 12 dunia
sedangkan NTU (Nanyang Technological University, Singapore) pada rangking 13, UM (Universiti
Malaya) Malaysia pada rangking ke 146. Universitas-universitas lain di ASEAN masih jauh di
bawah. Rangking universitas berdasarkan versi THE (Times Higher Education) 2015/2016
menempatkan NUS dan NTU berturut-turut pada rangking 26 dan 55, Universiti Teknologi
Malaysia pada rangking 401-500, Mahidol University pada rangking 501-600, Chiang Mai
University, Chulalongkorn University dan Universitas Indonesia pada rangking 601-800.
Berdasarkan versi Webometrics 2016, perguruan tinggi di ASEAN dapat dilihat pada Tabel 2.
Terlihat bahwa, NUS dan NTU masih menduduki rangking tinggi untuk ketiga versi di atas,
sedangkan UI, ITB dan UGM berturut-turut pada peringkat 13, 14, 15 di negara-negara ASEAN.
Untuk PT swasta, Webometrics mencatat bahwa terdapat 4 PT berada di 20 besar Indonesia yaitu
UK Petra, Universitas Mercu Buana, UMY dan Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta sedangkan
Universitas Kristen Satya Wacana (UKSW) berada di peringkat 90 di Indonesia. Hal tersebut
memperlihatkan bahwa pendidikan di Singapura relatif lebih baik dibandingkan dengan negaranegara lain di ASEAN disusul Malaysia, Thailand dan Indonesia. Hal yang senada juga dinyatakan
dengan relatif tingginya IPM di keempat negara tersebut dibandingkan dengan negara-negara
ASEAN yang lain. Hal itu juga tidak mencengangkan bila diketahui bahwa anggaran NUS tahun
2013 yang mencapai Rp 18 triliun rupiah sedangkan alokasi anggaran tahun 2014 untuk
pendidikan tinggi di seluruh Indonesia hanya Rp 3,2 triliun (Gunawan, 2014b).
FSM UKSW
4
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
Tabel 2. Tabel rangking perguruan tinggi di ASEAN versi Webometrics periode 2016 (Sumber:
www.webometrics.com).
Rangking
Rangking
ASEAN
dunia
Perguruan Tinggi
Negara
1
79
National University of Singapore
Singapura
2
193
Nanyang Technological University
Singapura
3
308
Mahidol University
Thailand
4
337
Chulalongkorn University
Thailand
5
393
University of Malaya
Malaysia
6
520
Universiti Sains Malaysia
Malaysia
7
533
Khon Kaen University
Thailand
8
552
Universiti Teknologi Malaysia
Malaysia
9
599
Universiti Putra Malaysia
Malaysia
10
658
King Mongkut's University of Technology Thonburi
Thailand
11
687
Universiti Kebangsaan Malaysia
Malaysia
12
690
Prince of Songkla University
Thailand
13
763
Universitas Indonesia
Indonesia
14
801
Institute of Technology Bandung
Indonesia
15
807
Universitas Gadjah Mada
Indonesia
Untuk departemen matematika di PT (Perguruan Tinggi), rangking tertinggi versi QS di ASEAN
ditempati oleh NUS (12), NTU (32), Universiti Kebangsaan Malaysia (151-200), Universiti Putra
Malaysia dan Universiti Sains Malaysia (251-300), Universiti Malaya Malaysia dan Culalongkorn
University Thailand (301-400). Departemen matematika di universitas-universitas lain di ASEAN
masih belum tercatat.
Dalam bidang matematika di sekolah, survei TIMSS (Trend in International Mathematics and
Science Study) yang dilakukan oleh The International International Association for the Evaluation
and Educational Achievement (IAE) pada tahun 2011 menempatkan Indonesia pada posisi 36
dari 40 negara peserta (Murtiyasa, 2015), sedangkan Singapura berada pada posisi 1. Sementara
itu studi 3 tahunan PISA (Program for International Student Assessment) yang diselenggarakan
oleh OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) pada tahun 2012
menempatkan Indonesia pada posisi 64 dari 65 negara. Hasil tersebut menunjukkan adanya
kelemahan siswa dalam menghubungkan konsep-konsep matematika yang bersifat formal
dengan permasalahan di dunia nyata (Murtiyasa, 2015).
2.4. Tantangan Bangsa Indonesia
Indonesia tertinggal dari Singapura, Malaysia dan Thailand apabila dilihat dari segi kesehatan,
pendidikan dan kesejahteraan ekonomi atau apabila dilihat dari IPM. Di samping itu, hanya 6
provinsi yang sudah mencapai IPM kategori tinggi yaitu provinsi DKI Jakarta, DI Yogyakarta,
Kalimantan Timur, Kepulauan Riau, Bali dan Riau, sedangkan yang lain masih termasuk IPM
kategori sedang kecuali provinsi Papua (IPM kategori rendah).
5
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
Berdasarkan Berita Resmi Statistik BPS Mei 2016, tercatat sekitar 45% angkatan kerja penduduk
Indonesia hanya lulusan SD atau hanya sekitar 61 % berpendidikan dasar (SD dan SLTP) dan hanya
11 % yang lulusan PT (Perguruan Tinggi). Hal itu menandakan bahwa sebagian besar kualitas
tenaga kerja Indonesia rendah. Di samping itu, masih belum majunya tingkat pendidikan di
sekolah ditandai juga dengan tingkat pemahaman siswa di sekolah pada bidang Sains dan
Matematika yang relatif rendah terutama bila dibandingkan dengan siswa di negara Singapura.
Meskipun di Indonesia terdapat banyak PT (sekitar 3500 PT), akan tetapi dapat dikatakan bahwa
hanya sekitar 100 PT yang bermutu. Berdasarkan data Scopus yang merekam produktivitas PT
dan lembaga riset lainnya dalam riset, hanya terdapat 10 PT yang layak diperhitungkan dan
kesepuluh PT tersebut adalah PT negeri (Gunawan, 2014a). Dalam 20 PT hanya ada 2 PT swasta
yaitu Universitas Binus dan Universitas Telkom. UKSW masuk dalam 50 PT dengan publikasi
terbanyak yaitu pada peringkat ke-34.
Dalam bidang matematika, sampai pada periode Februari 2016 baru terdapat 712 publikasi
paper pada jurnal yang tercatat pada Mathematical Reviews (www.ams.org/mathscinet)
dibandingkan dengan Singapura yang sudah tercatat mempunyai 5084 publikasi yang tercatat
pada Mathematical Reviews di tahun 2007. Sebagian besar, publikasi di bidang matematika
tersebut hanya oleh dosen/peneliti di PT negeri sedangkan di PT swasta relatif sangat sedikit.
Prof. H. Gunawan dari ITB Bandung mencatat pada Februari 2016 bahwa hanya A. A. Gede
Ngurah (Unmer Malang) dan Surahmat (Unisma Malang) yang mepublikasikan lebih dari 10
publikasi. Oleh karena itu, PT sebagai penghasil tenaga kerja terdidik yang diharapkan bisa
menjadi penggerak kemajuan di Indonesia belum seperti yang diharapkan.
3. Penguatan peran matematika dan pendidikan matematika
Berikut ini disampaikan penguatan peran matematika dan pendidikan matematika dalam
berbagai bidang khususnya dunia ekonomi dan industri serta pendidikan di sekolah dan di
Perguruan Tinggi.
3.1. Dalam dunia bisnis dan industri
Makin melimpahnya data (big data) dan dalam variabel berdimensi yang tinggi (high dimensional
variable) dalam bidang ini dan belum menjadi informasi yang bermanfaat sehingga diperlukan
algoritma yang efisien dan cepat agar dapat digunakan untuk melakukan analisis data dalam
menyelesaikan permasalahan secara cepat dan dengan ketepatan yang beralasan. Data IHK dari
sekitar 400 komoditas-komoditas yang digunakan dalam menentukan inflasi dan dari 82 kotakota yang digunakan dalam menentukan laju inflasi di seluruh Indonesia untuk setiap bulannya
merupakan data yang melimpah. Hendaknya data tersebut dapat dilakukan analisis sehingga bisa
digunakan sebagai informasi oleh Tim Pengendali Inflasi baik pusat dan daerah agar komoditaskomoditas yang memberikan sumbangan besar pada laju inflasi perlu dijaga ketersediaannya dan
distribusi komoditas tersebut baik dalam suatu daerah maupun antar daerah perlu diperhatikan.
Data-data lain pada bidang ekonomi dan bisnis seperti harga saham, kurs mata uang asing
terhadap mata uang RI, berbagai macam data yang dihasilkan oleh BPS dan lain-lain, merupakan
data-data yang melimpah dan perlu dilakukan analisis untuk mendapatkan informasi yang
FSM UKSW
6
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
diperlukan dalam pengambilan keputusan di bidang ekonomi dan bisnis. Untuk itu
matematika/statistika dengan dibantu TIK sangatlah berperan dalam menggali informasi dalam
data khususnya big data. Informasi lebih lanjut tentang super data set atau big data dan analisis
data dimensi tinggi sebagai contoh dapat dilihat pada Medri (2012), Setiawan (2013), Reips &
Matzat (2014) dan Buhlmannn & Geer (2011).
Pemodelan matematika dari pertumbuhan dan perkembangan ikan-ikan di laut sehingga dapat
ditentukan di mana dan kapan seharusnya ikan-ikan jenis-jenis tertentu yang mempunyai nilai
ekonomis tinggi dapat dipanen sehingga sangat penting dalam pengambilan keputusan industri
penangkapan ikan (fishery management) (Supriatna, 2002). Pemodelan matematika yang lain
seperti pemodelan matematika penyebaran demam berdarah, pemodelan matematika
terjadinya gempa bumi atau gelombang tsunami dapat menjelaskan terjadinya epedemi atau
bencana dan kemungkinan terjadinya di waktu yang akan datang beserta antisipasinya. Hal
tersebut akan sangat penting dalam peningkatan kesejahteraan secara tidak langsung.
3.2. Pendidikan di sekolah
Dengan makin berkembangnya TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi), guru diharapkan
berfungsi sebagai fasilitator bagi siswa. Paradigma baru menuntut pembelajaran yang berpusat
pada siswa, interaktif, bersifat menyelidiki, dalam konteks dunia nyata, berbasis tim (kooperatif),
stimulasi ke segala indera dan alat multimedia dengan memanfaatkan berbagai teknologi
pendidikan (Murtiyasa , 2015). Perlu juga dikembangkannya guru yang berperan dan bekerja
sama dengan PT dalam mengembangkan metode-metode pembelajaran yang khas sesuai
bidang matematika. Dalam hal ini, guru dituntut untuk mengembangkan kompetensinya secara
berkelanjutan agar mampu menjalankan tugasnya secara professional. Guru professional adalah
guru yang terus-menerus meningkatkan 4 kompetensinya yaitu kompetensi professional (materi
ajar), kompetensi pedagogik, kompetensi sosial dan kompetensi kepribadian (Widodo, 2015).
Demikian juga, perlu dikembangkannya pembelajaran Matematika yang menggunakan teknologi
pembelajaran baik secara umum maupun khusus dalam bidang matematika. Untuk itu
diperlukan manajemen sekolah yang dapat menfasilitasi hal tersebut dan peran serta
Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan.
Perlu dibangkitkan minat siswa agar dapat mengeksplorasi dan mengembangkan matematika
sesuai dengan tingkatan dan kemampuan peserta didik di sekolah sehingga matematika menjadi
menarik dan menyenangkan dan bermanfaat secara nyata dalam kehidupan kita sehari-hari. Hal
ini dapat dilakukan dengan membuat LKTI peserta didik tentang manfaat matematika dalam
berbagai bidang kehidupan sehingga akan memupuk kecintaan siswa akan matematika.
Pendidikan matematika juga dapat digunakan dalam mempersiapkan peserta didik sebagai calon
insan cendikia dan tenaga kerja terdidik dalam era MEA yaitu nilai-nilai atau karakter yang perlu
dikembangkan berkaitan dengan matematika (Waluya, 2012):
a. Kejujuran dan keterbukaan : peserta didik yang belajar matematika dengan sendirinya
akan terlatih untuk jujur menggunakan definisi yang telah disepakati sebelumnya,
7
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
b.
c.
d.
e.
f.
g.
h.
i.
j.
lemma atau teorema untuk membuktikan teorema selanjutnya. Proses pembuktian ini
juga dapat melatih keterbukaan menerima kritik dan saran sehingga diperoleh bukti
yang lebih baik dan dapat dipertanggungjawabkan.
Konsisten: kekonsistenan peserta didik dapat dilatih dengan penggunaan definisi,
lemma dan teorema.
Ketelitian: ketelitian sangat diperlukan dalam mempelajari matematika sedangkan
ketidaktelitian akan menyebabkan tidak terselesaikannya masalah.
Percaya Diri: terbentuk bila dalam belajar dan memanfaatkan matematika dapat paham.
Kerja Keras: dilakukan supaya tugas/permasalahan terselesaikan.
Berjiwa Wirausaha: perhitungan yang cermat sangat penting dalam berwirausaha.
Berpikir Logis, Kritis, Kreatif dan Inovatif: peserta didik akan berpikir tau melakukan
sesuatu dengan cara logis untuk mendapatkan hasil baru dan mutakhir berdasarkan
apa yang telah dimiliki.
Mandiri: tidak bergantung pada orang lain dalam menyelesaikan tugas.
Ingin Tahu: berupaya untuk mengetahui lebih mendalam dan luas dari apa yang telah
dipelajari, dilihat dan didengar.
Cinta Ilmu: kecintaan kepada ilmu ditunjukkan dengan cara berpikir, bersikap dan
bertindak.
Karena tenaga kerja kita sebagian besar masih banyak yang berpendidikan dasar maka perlu
ditingkatkan dengan pendidikan yang siap kerja yaitu SMK (Sekolah Menengah Kejuruan)
sehingga dengan SMK yang bermutu akan dapat meningkatkan tenaga kerja yang dapat bersaing
di era MEA. Pendidikan matematika yang bermutu dapat berperan dalam hal tersebut.
3.3. Pendidikan di Perguruan Tinggi
PT perlu mengembangkan Matematika yang didasarkan pada pengamatan kehidupan sehari-hari
sehingga permasalahan tersebut dapat dengan mudah diselesaikan dengan bantuan
Matematika. Perlu sinerginya PT, lembaga riset dan dunia bisnis dan industri untuk
mengembangkan riset-riset yang bermanfaat baik bagi dunia industri maupun masyarakat luas.
Di samping itu, juga perlunya keterlibatan dunia industri dalam menyediakan tempat bagi sarana
magang/PKL mahasiswa sehingga mahasiswa mempunyai pengalaman dalam menghadapi
permasalahan di dunia bisnis dan industri.
Insan yang tertarik pada matematika yang tergabung dalam IndoMS (Indonesian Mathematical
Society) perlu bersinergi dalam terus mengembangkan kurikulum yang mampu menjawab
tantangan jaman sehingga nantinya dapat menyediakan tenaga kerja yang handal sebagai
pendidik (bidang matematika), asisten peneliti, konsultan dan praktisi/data analis (Ruchjana,
2015). Di samping itu, juga makin dibangunnya kerjasama IndoMS dengan Himpunan
Matematika di negara-negara ASEAN yaitu SEAMS (South East Asian Mathematical Society)
maupun dengan IMU (International Mathematical Union). Diharapkan dengan wadah-wadah
seperti itu akan makin majunya departmen matematika di berbagai PT di Indonesia. Hal itu bisa
dilihat dengan penyelenggaraan makin maraknya seminar nasional maupun internasional untuk
bidang matematika dan pendidikan matematika, akan terselenggaranya AMC (Asian
FSM UKSW
8
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
Mathematical Conference) pada bulan Juli 2016 nanti. Di samping itu, jalinan kerjasama dengan
staf matematika di negara-negara yang telah maju seperti di negara-negara Australia, Eropa, dan
Amerika perlu tetap dijaga agar dapat dilakukan penelitian publikasi bersama, kuliah
tamu/workshop yang mendatangkan pembicara dari manca negara untuk meningkatkan
atmosfir ilmiah bidang matematika.
Perlu diperbanyak dan ditingkatkan mutunya pendidikan lanjutan bidang matematika dan
pendidikan matematika baik untuk S2 maupun S3 karena dapat meningkatkan kualitas manusia
Indonesia di bidang matematika dan juga meningkatkan kualitas riset. Sampai saat ini total baru
ada 359 program studi, 38 program studi S2 dan 9 program studi S3
matematika/statistika/pendidikan matematika yang sudah terakreditasi. Dari 9 program studi S3,
hanya ada 1 program studi S3 di luar pulau Jawa yaitu di USU Medan. Demikian juga, untuk PT
swasta yang selalu terkendala banyaknya staf karena hanya memenuhi batas minimal staf untuk
program studi yaitu 6 staf sehingga sangat sulit untuk membuat pendidikan lanjutan. Akibatnya
masih sangat minimnya PT swasta yang membuka S2 bidang tersebut. Sampai saat ini, hanya ada
3 PT swasta yang mempunyai S2 Pendidikan Matematika yang sudah terakreditasi yaitu di
Universitas Pasundan Bandung, UMM Malang dan STKIP Siliwangi Cimahi. Untunglah sekarang
sudah tersedia beasiswa BPPS dan LPDP untuk studi lanjut di dalam negeri dan khusus untuk
LPDP bisa digunakan untuk studi di luar negeri. Di samping itu, berbagai macam beasiswa yang
disediakan oleh pemerintah dari berbagai negara di luar negeri (STUNED, DAAD, EED) dapat
digunakan untuk meningkatkan sumber daya manusia. Oleh karena itu, penguasaan bahasa
asing secara lisan maupun tertulis akan sangat penting.
4. Kesimpulan dan saran
Dalam makalah ini telah disampaikan peran matematika dan pendidikan matematika dalam era
MEA. Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa Perguruan Tinggi perlu mengembangkan
matematika yang didasarkan pada pengamatan kehidupan sehari-hari sehingga permasalahan
tersebut dapat dengan mudah diselesaikan dengan bantuan matematika. Perlu sinerginya PT,
lembaga riset dan dunia bisnis dan industri untuk mengembangkan riset-riset yang bermanfaat
baik bagi dunia industri maupun masyarakat luas. Selanjutnya, perlu dikembangkannya guru
yang berperan dan bekerja sama dengan PT dalam mengembangkan metode-metode
pembelajaran yang khas sesuai bidang matematika. Untuk itu perlu juga dituntut peran serta
guru matematika yang kreatif dan inovatif dalam membelajarkan siswa. Perlu dibangkitkan
minat siswa agar dapat mengeksplorasi dan mengembangkan matematika sesuai dengan
tingkatan dan kemampuan siswa di sekolah sehingga matematika menjadi menarik dan
menyenangkan dan bermanfaat secara nyata dalam kehidupan kita sehari-hari.
Referensi
BPS (2014). Indeks Pembangunan Manusia – Booklet. BPS, Jakarta.
Bulhman, P., & S. van de Geer, S. (2011). Statistics for High-Dimensional Data: Methods, Theory and
Applications. Springer, Heidelberg.
Gunawan, H. (2014a). Kinerja Riset Perguruan Tinggi Kita. Harian Kompas 8 Maret 2014, Jakarta.
Gunawan, H. (2014b). Mengintip Masa Depan. Harian Kompas 2 Mei 2014, Jakarta.
Gunawan, H. (2015). Perguruan Tinggi sebagai Agen Perubahan Budaya. Harian Kompas 1 September 2015,
Jakarta.
9
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
Medri, D. (2013). Big Data & Business: An on-going revolution. Statistics Views. 21 October 2013.
Murtiyasa (2015). Tantangan pembelajaran Matematika di Era Global. Prosiding Seminar Nasional
Matematika dan Pendidikan Matematika UMS 2015, Universitas Muhammadiyah Surakarta,
Surakarta.
Reips, U.-D., & Matzat, U. (2014). Mining "Big Data" using Big Data Services. International Journal of
Internet Science, 1(1): 1–8.
Ruchjana, B. N. (2015). Peran IndoMS untuk Pengembangan bidang Matematika di Indonesia Menghadapi
Masyarakat Ekonomi ASEAN 2015. Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan
Matematika UMS 2015, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
Sediyono, E., & Setiawan, A. (2015). Catatan Kuliah Tentang Fuzzy : Implementasi Metode Fuzzy untuk
Analisis Pemanfaatan Lahan Kosong Menjadi Lahan Pangan. Satya Wacana University Press,
Salatiga.
Setiawan, A. (2013). Statistika di Era Superdata Set, Prosiding Seminar Matematika, Sains dan TI. FMIPA
Universitas Sam Ratulangi Manado.
Supriatna, A. K. (2002). Matematika Terapan dan Contoh Penerapan Matematika dalam Ilmu Lain. Jurnal
Matematika Integratif 1(1).
UNDP, 2015, Human Development Report 2015. UNDP, New York.
Waluya, S. B. (2012). Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Membangun Karakter Bangsa.
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 10 November 2015,
FMIPA UNY, Yogyakarta.
Widodo (2015). Strategi Guru Matematika dalam Menghadapi ASEAN ECONOMIC COMMUNITY (AEC)
2015 Melalui Implementasi Kurikulum 2013. Prosiding Seminar Nasional Matematika dan
Pendidikan Matematika UMS 2015, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
FSM UKSW
10
Tersedia online di : http://fsm.uksw.edu/ojs
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika
dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Adi Setiawan
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika,
Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52–60 Salatiga 50711
E-mail: adi_setia_03@yahoo.com
Abstrak.
Dalam makalah ini dipresentasikan situasi ASEAN pada saat ini di bidang ekonomi, sosial dan
pendidikan, tantangan bangsa Indonesia dalam era MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN) atau ASEAN
Economic Community (AEC). Indonesia yang berpenduduk sebanyak 256 juta jiwa atau sekitar 40 % dari
seluruh penduduk ASEAN, ternyata baru mempunyai IPM 68,5 %. Di samping itu, tenaga kerja yang dimiliki
Indonesia, 45 % hanya berpendidikan sekolah dasar sehingga belum dapat bersaing dengan baik di tingkat
ASEAN. Untuk itu perlunya diperlukan kerja keras di bidang pendidikan sehingga tenaga kerja kita mampu
bersaing di tingkat ASEAN maupun global. Makin melimpahnya data (big data) dan dalam variabel
berdimensi yang tinggi (high dimensional variable) dalam bidang bisnis dan industri dan belum menjadi
informasi yang bermanfaat sehingga diperlukan algoritma yang efisien dan cepat sehingga dapat
digunakan untuk analisis data dalam menyelesaikan permasalahan secara cepat dan dengan ketepatan
yang beralasan. Perguruan Tinggi perlu mengembangkan matematika yang didasarkan pada pengamatan
kehidupan sehari-hari sehingga permasalahan tersebut dapat dengan mudah diselesaikan dengan
bantuan matematika. Perlu sinerginya PT, lembaga riset dan dunia bisnis dan industri untuk
mengembangkan riset-riset yang bermanfaat baik bagi dunia industri maupun masyarakat luas.
Selanjutnya, perlu dikembangkannya guru yang berperan dan bekerja sama dengan PT dalam
mengembangkan metode-metode pembelajaran yang khas sesuai bidang matematika. Untuk itu perlu
juga dituntut peran serta guru Matematika yang kreatif dan inovatif dalam membelajarkan siswa. Perlu
dibangkitkan minat siswa agar dapat mengeksplorasi dan mengembangkan matematika sesuai dengan
tingkatan dan kemampuan siswa di sekolah sehingga matematika menjadi menarik dan menyenangkan
dan bermanfaat secara nyata dalam kehidupan kita sehari-hari. Diharapkan dengan sumbang peran
tersebut akan dapat mengejar ketertinggalan kesejahteraan Indonesia di antara negara-negara ASEAN
serta masyarakat global dan survive dalam era MEA.
Kata kunci.
big data, IPM, kreatif inovatif, laju inflasi, persaingan global
1. Pengantar
Sejak Desember 2015 kita hidup di era Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA) atau ASEAN Economic
Community (AEC). ASEAN merupakan perhimpunan bangsa-bangsa di Asia Tenggara yang terdiri
dari 10 negara yaitu Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Brunei, Vietnam, Laos,
Kamboja dan Myanmar. Jumlah penduduk ASEAN mencapai 629 juta jiwa dan 256 juta jiwa atau
40,6 persennya merupakan penduduk Indonesia (proyeksi tahun 2015, Wikipedia). Era MEA
yaitu era di mana barang-barang dan jasa dari suatu negara anggota ASEAN bebas dijual di
negara lain dalam anggota ASEAN. Demikian juga, tenaga kerja dari satu negara bebas untuk
bekerja di negara-negara anggota ASEAN.
Dalam makalah ini dipresentasikan situasi ASEAN pada saat ini di bidang ekonomi, sosial dan
pendidikan, tantangan bangsa Indonesia dalam era MEA serta penguatan peran Matematika dan
pendidikan Matematika dalam era MEA dan persaingan global baik dalam bidang ekonomi dan
industri serta pendidikan baik di perguruan tinggi maupun di sekolah.
1
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
2. Situasi ASEAN pada saat ini
Pada bagian ini, disampaikan keadaan ekonomi, sosial dan pendidikan di ASEAN dan tantangan
bangsa Indonesia dalam era MEA.
2.1. Ekonomi
Keadaan ekonomi negara-negara anggota ASEAN dapat dilihat dari laju inflasi (inflation rate).
Pada Gambar 1 diperlihatkan laju inflasi yoy (year on year) dari negara-negara anggota ASEAN
kecuali negara Myanmar (karena minimnya informasi laju inflasi dari negara ini) untuk periode
Mei 2015 sampai dengan Februari 2016. Laju inflasi yoy dihitung berdasarkan IHK bulan tertentu
dibandingkan IHK (Indeks Harga Konsumen) bulan yang sama satu tahun yang lalu. Mulai
Februari 2014, laju inflasi di Indonesia dihitung berdasarkan survey di 82 kota di seluruh
Indonesia dengan masing-masing kota mempunyai bobot tersendiri. Kota-kota besar mempunyai
bobot yang lebih besar dibandingkan dengan kota-kota kecil. Sebagai contoh kota Jakarta,
Surabaya, Bandung, Bekasi dan Tangerang berturut-turut mempunyai bobot 19,23, 5,65, 4,87,
4,78, dan 3,75 (dalam %) sedangkan kota-kota Tual, Manokwari, Maumere, Meulaboh, dan
Bungo (Sumatera) berturut-turut mempunyai bobot 0,04, 0,08, 0,09, 0,1, dan 0,11. Survei
didasarkan atas harga-harga sekitar 400 komoditas pada 82 kota-kota di seluruh Indonesia untuk
setiap bulannya untuk menyusun indeks harga konsumen untuk tiap-tiap komoditas tersebut
untuk selanjutnya digunakan untuk menghitung laju inflasi dengan memperhatikan bobot
kepentingan masing-masing komoditas berdasarkan SBH (Survei Biaya Hidup) tahun 2012.
Gambar 1. Laju inflasi negara-negara anggota ASEAN (Sumber: http://id.tradingeconomics.com, diolah).
Pada Gambar 1 terlihat bahwa Indonesia cenderung mempunyai laju inflasi yoy yang relatif lebih
tinggi dibandingkan dengan negara-negara lain. Hal itu juga didukung dengan hasil dari metode
pengklasteran fuzzy c-means (untuk bobot w = 2) dengan menggunakan 2 klaster (cluster), laju
inflasi Indonesia cenderung berada pada klaster tersendiri (laju inflasi tinggi) sedangkan negaranegara yang lain mengumpul dalam satu klaster (laju inflasi rendah) (informasi lebih lanjut
tentang metode pengklasteran fuzzy c-means dapat dilihat pada Sediyono & Setiawan, 2015).
Akan tetapi, apabila digunakan 3 klaster (dengan bobot w = 2), Indonesia cenderung berada
dalam klaster pertama (laju inflasi tinggi), Singapura, Thailand dan Brunei cenderung berada
dalam klaster kedua (laju inflasi rendah) sedangkan negara-negara lainnya (Malaysia, Philipina,
FSM UKSW
2
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
Vietnam, Laos dan Kamboja) cenderung berada dalam satu klaster (laju inflasi
sedang/menengah). Hal itu juga didukung oleh ringkasan statistik data laju inflasi pada Tabel 1.
Terlihat bahwa mean (arithmetic mean) maupun median laju inflasi yoy negara-negara Singapura,
Thailand dan Brunei yang negatif (mengalami deflasi). Laju inflasi Indonesia mempunyai mean
5,87%, sedangkan negara-negara lain yaitu Malaysia, Philipina, Vietnam, Laos dan Kamboja
meskipun mengalami inflasi namun relatif kecil yaitu berkisar dari 0,65 persen sampai dengan
2,81 persen.
Tabel 1. Tabel ringkasan statistik data laju inflasi yoy (dalam %) negara-negara ASEAN periode Mei 2015
s.d. Februari 2016.
Indonesia Malaysia Singapura Thailand Filipina Vietnam Brunei
Laos Kamboja
Mean
5,87
2,81
–0,61
–0,93
0,98
0,65
–0,56
1,19
1,57
Median
6,54
2,60
–0,60
–1,01
1,00
0,71
–0,55
1,25
1,15
Stdev
1,52
0,63
0,19
0,26
0,43
0,43
0,39
0,18
0,90
Skewness
–0,59
1,38
0,41
0,61
–0,05
–0,43
–0,02
–1,32
0,75
Kurtosis
–1,50
1,.71
–1,34
–0,68
–1,30
–0,74
–0,22
0,63
–1,14
Laju inflasi Indonesia yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain mengakibatkan
tingkat suku bunga yang relatif tinggi. Hal itu dapat dilihat pada Gambar 2. Di samping itu,
meskipun GDP (Gross Domestic Product) nominal relatif lebih tinggi dibandingkan dengan yang
lain, tetapi GDP per kapita negara Indonesia lebih rendah dibandingkan dengan negara Singapura,
Brunei, Malaysia dan Thailand.
Gambar 2. Gambar GDP (dalam jutaan $US) dan GDP nominal per kapita (dalam $US).
2.2. Sosial
Keadaan sosial Negara-negara anggota ASEAN dapat dilihat berdasarkan IPM (Indeks
Pembangunan Manusia) atau HDI (Human Development Index) tahun 2014 berdasarkan laporan
UNDP (United Nations Development Program). Perhitungan IPM didasarkan pada Angka harapan
Hidup saat Lahir (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah (RLS) dan PNB
(Produk Nasional Bruto) per kapita (PPP dalam US$). Angka harapan hidup yang tinggi
menggambarkan kesehatan yang baik, pendidikan yang memadai dinyatakan dengan HLS dan
3
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
RLS yang tinggi dan standard hidup yang baik dinyatakan dengan PNB (Produk Nasional Bruto)
per kapita. Di Indonesia PNB diproksi dengan Pengeluaran per kapita dan paritas daya beli (PPP
– Purcashing Power Parity). Perhitungannya IPM menggunakan rata-rata geometric (geometric
mean) menggantikan metode lama yang menggunakan rata-rata aritmatik. Dengan
menggunakan rata-rata geometrik dalam perhitungan IPM berarti bahwa capaian satu dimensi
tidak dapat ditutupi oleh capaian pada dimensi yang lain sehingga ketiga dimensi harus
mendapatkan perhatian yang sama besar karena sama pentingnya. Hal tersebut dapat tidak
dilaksanakan jika digunakan rata-rata aritmatik (BPS, 2014). Hal itu berarti, IPM menyatakan
tingkat kesejahteraan penduduk suatu negara.
Indeks pembangunan manusia lima Negara ASEAN terbaik adalah Singapura (91,2%;11), Brunei
(85,6%; 31), Malaysia (77,9%; 62), Thailand (72,6%; 93) dan Indonesia (68,5%; 110) dengan angka
kedua menyatakan rangking dunia. Sedangkan lima Negara ASEAN yang lain yaitu Philipina,
Vietnam, Laos, Kamboja dan Myanmar berturut-turut mempunyai IPM 66,8% (115), 66,6% (116),
57,5% (141), 55,0% (143) dan (53,6%, 148). UNDP mengkategorikan IPM dalam 4 kategori yaitu
sangat tinggi (IPM lebih dari 80% yaitu Singapura dan Brunei), tinggi (PIM antara 70% s.d. 80%
yaitu Malaysia dan Thailand), sedang (IPM antara 60% s.d. 70% yaitu Indonesia, Philipina,
Vietnam, Laos, Kamboja) dan rendah (IPM kurang dari 60% yaitu Myanmar) (UNDP, 2015).
Akibatnya, sekitar 87 persen penduduk ASEAN masih dalam taraf sedang dan rendah tingkat
kesejahteraannya.
2.3. Pendidikan
Situasi Pendidikan Tinggi di negara-negara anggota ASEAN dapat dilihat dari rangking perguruan
tinggi versi QS, THE dan Webometrics. Rangking unversitas berdasarkan versi QS periode
2015/2016 menempatkan NUS (National University of Singapore) pada rangking 12 dunia
sedangkan NTU (Nanyang Technological University, Singapore) pada rangking 13, UM (Universiti
Malaya) Malaysia pada rangking ke 146. Universitas-universitas lain di ASEAN masih jauh di
bawah. Rangking universitas berdasarkan versi THE (Times Higher Education) 2015/2016
menempatkan NUS dan NTU berturut-turut pada rangking 26 dan 55, Universiti Teknologi
Malaysia pada rangking 401-500, Mahidol University pada rangking 501-600, Chiang Mai
University, Chulalongkorn University dan Universitas Indonesia pada rangking 601-800.
Berdasarkan versi Webometrics 2016, perguruan tinggi di ASEAN dapat dilihat pada Tabel 2.
Terlihat bahwa, NUS dan NTU masih menduduki rangking tinggi untuk ketiga versi di atas,
sedangkan UI, ITB dan UGM berturut-turut pada peringkat 13, 14, 15 di negara-negara ASEAN.
Untuk PT swasta, Webometrics mencatat bahwa terdapat 4 PT berada di 20 besar Indonesia yaitu
UK Petra, Universitas Mercu Buana, UMY dan Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta sedangkan
Universitas Kristen Satya Wacana (UKSW) berada di peringkat 90 di Indonesia. Hal tersebut
memperlihatkan bahwa pendidikan di Singapura relatif lebih baik dibandingkan dengan negaranegara lain di ASEAN disusul Malaysia, Thailand dan Indonesia. Hal yang senada juga dinyatakan
dengan relatif tingginya IPM di keempat negara tersebut dibandingkan dengan negara-negara
ASEAN yang lain. Hal itu juga tidak mencengangkan bila diketahui bahwa anggaran NUS tahun
2013 yang mencapai Rp 18 triliun rupiah sedangkan alokasi anggaran tahun 2014 untuk
pendidikan tinggi di seluruh Indonesia hanya Rp 3,2 triliun (Gunawan, 2014b).
FSM UKSW
4
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
Tabel 2. Tabel rangking perguruan tinggi di ASEAN versi Webometrics periode 2016 (Sumber:
www.webometrics.com).
Rangking
Rangking
ASEAN
dunia
Perguruan Tinggi
Negara
1
79
National University of Singapore
Singapura
2
193
Nanyang Technological University
Singapura
3
308
Mahidol University
Thailand
4
337
Chulalongkorn University
Thailand
5
393
University of Malaya
Malaysia
6
520
Universiti Sains Malaysia
Malaysia
7
533
Khon Kaen University
Thailand
8
552
Universiti Teknologi Malaysia
Malaysia
9
599
Universiti Putra Malaysia
Malaysia
10
658
King Mongkut's University of Technology Thonburi
Thailand
11
687
Universiti Kebangsaan Malaysia
Malaysia
12
690
Prince of Songkla University
Thailand
13
763
Universitas Indonesia
Indonesia
14
801
Institute of Technology Bandung
Indonesia
15
807
Universitas Gadjah Mada
Indonesia
Untuk departemen matematika di PT (Perguruan Tinggi), rangking tertinggi versi QS di ASEAN
ditempati oleh NUS (12), NTU (32), Universiti Kebangsaan Malaysia (151-200), Universiti Putra
Malaysia dan Universiti Sains Malaysia (251-300), Universiti Malaya Malaysia dan Culalongkorn
University Thailand (301-400). Departemen matematika di universitas-universitas lain di ASEAN
masih belum tercatat.
Dalam bidang matematika di sekolah, survei TIMSS (Trend in International Mathematics and
Science Study) yang dilakukan oleh The International International Association for the Evaluation
and Educational Achievement (IAE) pada tahun 2011 menempatkan Indonesia pada posisi 36
dari 40 negara peserta (Murtiyasa, 2015), sedangkan Singapura berada pada posisi 1. Sementara
itu studi 3 tahunan PISA (Program for International Student Assessment) yang diselenggarakan
oleh OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) pada tahun 2012
menempatkan Indonesia pada posisi 64 dari 65 negara. Hasil tersebut menunjukkan adanya
kelemahan siswa dalam menghubungkan konsep-konsep matematika yang bersifat formal
dengan permasalahan di dunia nyata (Murtiyasa, 2015).
2.4. Tantangan Bangsa Indonesia
Indonesia tertinggal dari Singapura, Malaysia dan Thailand apabila dilihat dari segi kesehatan,
pendidikan dan kesejahteraan ekonomi atau apabila dilihat dari IPM. Di samping itu, hanya 6
provinsi yang sudah mencapai IPM kategori tinggi yaitu provinsi DKI Jakarta, DI Yogyakarta,
Kalimantan Timur, Kepulauan Riau, Bali dan Riau, sedangkan yang lain masih termasuk IPM
kategori sedang kecuali provinsi Papua (IPM kategori rendah).
5
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
Berdasarkan Berita Resmi Statistik BPS Mei 2016, tercatat sekitar 45% angkatan kerja penduduk
Indonesia hanya lulusan SD atau hanya sekitar 61 % berpendidikan dasar (SD dan SLTP) dan hanya
11 % yang lulusan PT (Perguruan Tinggi). Hal itu menandakan bahwa sebagian besar kualitas
tenaga kerja Indonesia rendah. Di samping itu, masih belum majunya tingkat pendidikan di
sekolah ditandai juga dengan tingkat pemahaman siswa di sekolah pada bidang Sains dan
Matematika yang relatif rendah terutama bila dibandingkan dengan siswa di negara Singapura.
Meskipun di Indonesia terdapat banyak PT (sekitar 3500 PT), akan tetapi dapat dikatakan bahwa
hanya sekitar 100 PT yang bermutu. Berdasarkan data Scopus yang merekam produktivitas PT
dan lembaga riset lainnya dalam riset, hanya terdapat 10 PT yang layak diperhitungkan dan
kesepuluh PT tersebut adalah PT negeri (Gunawan, 2014a). Dalam 20 PT hanya ada 2 PT swasta
yaitu Universitas Binus dan Universitas Telkom. UKSW masuk dalam 50 PT dengan publikasi
terbanyak yaitu pada peringkat ke-34.
Dalam bidang matematika, sampai pada periode Februari 2016 baru terdapat 712 publikasi
paper pada jurnal yang tercatat pada Mathematical Reviews (www.ams.org/mathscinet)
dibandingkan dengan Singapura yang sudah tercatat mempunyai 5084 publikasi yang tercatat
pada Mathematical Reviews di tahun 2007. Sebagian besar, publikasi di bidang matematika
tersebut hanya oleh dosen/peneliti di PT negeri sedangkan di PT swasta relatif sangat sedikit.
Prof. H. Gunawan dari ITB Bandung mencatat pada Februari 2016 bahwa hanya A. A. Gede
Ngurah (Unmer Malang) dan Surahmat (Unisma Malang) yang mepublikasikan lebih dari 10
publikasi. Oleh karena itu, PT sebagai penghasil tenaga kerja terdidik yang diharapkan bisa
menjadi penggerak kemajuan di Indonesia belum seperti yang diharapkan.
3. Penguatan peran matematika dan pendidikan matematika
Berikut ini disampaikan penguatan peran matematika dan pendidikan matematika dalam
berbagai bidang khususnya dunia ekonomi dan industri serta pendidikan di sekolah dan di
Perguruan Tinggi.
3.1. Dalam dunia bisnis dan industri
Makin melimpahnya data (big data) dan dalam variabel berdimensi yang tinggi (high dimensional
variable) dalam bidang ini dan belum menjadi informasi yang bermanfaat sehingga diperlukan
algoritma yang efisien dan cepat agar dapat digunakan untuk melakukan analisis data dalam
menyelesaikan permasalahan secara cepat dan dengan ketepatan yang beralasan. Data IHK dari
sekitar 400 komoditas-komoditas yang digunakan dalam menentukan inflasi dan dari 82 kotakota yang digunakan dalam menentukan laju inflasi di seluruh Indonesia untuk setiap bulannya
merupakan data yang melimpah. Hendaknya data tersebut dapat dilakukan analisis sehingga bisa
digunakan sebagai informasi oleh Tim Pengendali Inflasi baik pusat dan daerah agar komoditaskomoditas yang memberikan sumbangan besar pada laju inflasi perlu dijaga ketersediaannya dan
distribusi komoditas tersebut baik dalam suatu daerah maupun antar daerah perlu diperhatikan.
Data-data lain pada bidang ekonomi dan bisnis seperti harga saham, kurs mata uang asing
terhadap mata uang RI, berbagai macam data yang dihasilkan oleh BPS dan lain-lain, merupakan
data-data yang melimpah dan perlu dilakukan analisis untuk mendapatkan informasi yang
FSM UKSW
6
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
diperlukan dalam pengambilan keputusan di bidang ekonomi dan bisnis. Untuk itu
matematika/statistika dengan dibantu TIK sangatlah berperan dalam menggali informasi dalam
data khususnya big data. Informasi lebih lanjut tentang super data set atau big data dan analisis
data dimensi tinggi sebagai contoh dapat dilihat pada Medri (2012), Setiawan (2013), Reips &
Matzat (2014) dan Buhlmannn & Geer (2011).
Pemodelan matematika dari pertumbuhan dan perkembangan ikan-ikan di laut sehingga dapat
ditentukan di mana dan kapan seharusnya ikan-ikan jenis-jenis tertentu yang mempunyai nilai
ekonomis tinggi dapat dipanen sehingga sangat penting dalam pengambilan keputusan industri
penangkapan ikan (fishery management) (Supriatna, 2002). Pemodelan matematika yang lain
seperti pemodelan matematika penyebaran demam berdarah, pemodelan matematika
terjadinya gempa bumi atau gelombang tsunami dapat menjelaskan terjadinya epedemi atau
bencana dan kemungkinan terjadinya di waktu yang akan datang beserta antisipasinya. Hal
tersebut akan sangat penting dalam peningkatan kesejahteraan secara tidak langsung.
3.2. Pendidikan di sekolah
Dengan makin berkembangnya TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi), guru diharapkan
berfungsi sebagai fasilitator bagi siswa. Paradigma baru menuntut pembelajaran yang berpusat
pada siswa, interaktif, bersifat menyelidiki, dalam konteks dunia nyata, berbasis tim (kooperatif),
stimulasi ke segala indera dan alat multimedia dengan memanfaatkan berbagai teknologi
pendidikan (Murtiyasa , 2015). Perlu juga dikembangkannya guru yang berperan dan bekerja
sama dengan PT dalam mengembangkan metode-metode pembelajaran yang khas sesuai
bidang matematika. Dalam hal ini, guru dituntut untuk mengembangkan kompetensinya secara
berkelanjutan agar mampu menjalankan tugasnya secara professional. Guru professional adalah
guru yang terus-menerus meningkatkan 4 kompetensinya yaitu kompetensi professional (materi
ajar), kompetensi pedagogik, kompetensi sosial dan kompetensi kepribadian (Widodo, 2015).
Demikian juga, perlu dikembangkannya pembelajaran Matematika yang menggunakan teknologi
pembelajaran baik secara umum maupun khusus dalam bidang matematika. Untuk itu
diperlukan manajemen sekolah yang dapat menfasilitasi hal tersebut dan peran serta
Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan.
Perlu dibangkitkan minat siswa agar dapat mengeksplorasi dan mengembangkan matematika
sesuai dengan tingkatan dan kemampuan peserta didik di sekolah sehingga matematika menjadi
menarik dan menyenangkan dan bermanfaat secara nyata dalam kehidupan kita sehari-hari. Hal
ini dapat dilakukan dengan membuat LKTI peserta didik tentang manfaat matematika dalam
berbagai bidang kehidupan sehingga akan memupuk kecintaan siswa akan matematika.
Pendidikan matematika juga dapat digunakan dalam mempersiapkan peserta didik sebagai calon
insan cendikia dan tenaga kerja terdidik dalam era MEA yaitu nilai-nilai atau karakter yang perlu
dikembangkan berkaitan dengan matematika (Waluya, 2012):
a. Kejujuran dan keterbukaan : peserta didik yang belajar matematika dengan sendirinya
akan terlatih untuk jujur menggunakan definisi yang telah disepakati sebelumnya,
7
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
b.
c.
d.
e.
f.
g.
h.
i.
j.
lemma atau teorema untuk membuktikan teorema selanjutnya. Proses pembuktian ini
juga dapat melatih keterbukaan menerima kritik dan saran sehingga diperoleh bukti
yang lebih baik dan dapat dipertanggungjawabkan.
Konsisten: kekonsistenan peserta didik dapat dilatih dengan penggunaan definisi,
lemma dan teorema.
Ketelitian: ketelitian sangat diperlukan dalam mempelajari matematika sedangkan
ketidaktelitian akan menyebabkan tidak terselesaikannya masalah.
Percaya Diri: terbentuk bila dalam belajar dan memanfaatkan matematika dapat paham.
Kerja Keras: dilakukan supaya tugas/permasalahan terselesaikan.
Berjiwa Wirausaha: perhitungan yang cermat sangat penting dalam berwirausaha.
Berpikir Logis, Kritis, Kreatif dan Inovatif: peserta didik akan berpikir tau melakukan
sesuatu dengan cara logis untuk mendapatkan hasil baru dan mutakhir berdasarkan
apa yang telah dimiliki.
Mandiri: tidak bergantung pada orang lain dalam menyelesaikan tugas.
Ingin Tahu: berupaya untuk mengetahui lebih mendalam dan luas dari apa yang telah
dipelajari, dilihat dan didengar.
Cinta Ilmu: kecintaan kepada ilmu ditunjukkan dengan cara berpikir, bersikap dan
bertindak.
Karena tenaga kerja kita sebagian besar masih banyak yang berpendidikan dasar maka perlu
ditingkatkan dengan pendidikan yang siap kerja yaitu SMK (Sekolah Menengah Kejuruan)
sehingga dengan SMK yang bermutu akan dapat meningkatkan tenaga kerja yang dapat bersaing
di era MEA. Pendidikan matematika yang bermutu dapat berperan dalam hal tersebut.
3.3. Pendidikan di Perguruan Tinggi
PT perlu mengembangkan Matematika yang didasarkan pada pengamatan kehidupan sehari-hari
sehingga permasalahan tersebut dapat dengan mudah diselesaikan dengan bantuan
Matematika. Perlu sinerginya PT, lembaga riset dan dunia bisnis dan industri untuk
mengembangkan riset-riset yang bermanfaat baik bagi dunia industri maupun masyarakat luas.
Di samping itu, juga perlunya keterlibatan dunia industri dalam menyediakan tempat bagi sarana
magang/PKL mahasiswa sehingga mahasiswa mempunyai pengalaman dalam menghadapi
permasalahan di dunia bisnis dan industri.
Insan yang tertarik pada matematika yang tergabung dalam IndoMS (Indonesian Mathematical
Society) perlu bersinergi dalam terus mengembangkan kurikulum yang mampu menjawab
tantangan jaman sehingga nantinya dapat menyediakan tenaga kerja yang handal sebagai
pendidik (bidang matematika), asisten peneliti, konsultan dan praktisi/data analis (Ruchjana,
2015). Di samping itu, juga makin dibangunnya kerjasama IndoMS dengan Himpunan
Matematika di negara-negara ASEAN yaitu SEAMS (South East Asian Mathematical Society)
maupun dengan IMU (International Mathematical Union). Diharapkan dengan wadah-wadah
seperti itu akan makin majunya departmen matematika di berbagai PT di Indonesia. Hal itu bisa
dilihat dengan penyelenggaraan makin maraknya seminar nasional maupun internasional untuk
bidang matematika dan pendidikan matematika, akan terselenggaranya AMC (Asian
FSM UKSW
8
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains X (2016) Vol. 6
ISSN: 2087-0922
Mathematical Conference) pada bulan Juli 2016 nanti. Di samping itu, jalinan kerjasama dengan
staf matematika di negara-negara yang telah maju seperti di negara-negara Australia, Eropa, dan
Amerika perlu tetap dijaga agar dapat dilakukan penelitian publikasi bersama, kuliah
tamu/workshop yang mendatangkan pembicara dari manca negara untuk meningkatkan
atmosfir ilmiah bidang matematika.
Perlu diperbanyak dan ditingkatkan mutunya pendidikan lanjutan bidang matematika dan
pendidikan matematika baik untuk S2 maupun S3 karena dapat meningkatkan kualitas manusia
Indonesia di bidang matematika dan juga meningkatkan kualitas riset. Sampai saat ini total baru
ada 359 program studi, 38 program studi S2 dan 9 program studi S3
matematika/statistika/pendidikan matematika yang sudah terakreditasi. Dari 9 program studi S3,
hanya ada 1 program studi S3 di luar pulau Jawa yaitu di USU Medan. Demikian juga, untuk PT
swasta yang selalu terkendala banyaknya staf karena hanya memenuhi batas minimal staf untuk
program studi yaitu 6 staf sehingga sangat sulit untuk membuat pendidikan lanjutan. Akibatnya
masih sangat minimnya PT swasta yang membuka S2 bidang tersebut. Sampai saat ini, hanya ada
3 PT swasta yang mempunyai S2 Pendidikan Matematika yang sudah terakreditasi yaitu di
Universitas Pasundan Bandung, UMM Malang dan STKIP Siliwangi Cimahi. Untunglah sekarang
sudah tersedia beasiswa BPPS dan LPDP untuk studi lanjut di dalam negeri dan khusus untuk
LPDP bisa digunakan untuk studi di luar negeri. Di samping itu, berbagai macam beasiswa yang
disediakan oleh pemerintah dari berbagai negara di luar negeri (STUNED, DAAD, EED) dapat
digunakan untuk meningkatkan sumber daya manusia. Oleh karena itu, penguasaan bahasa
asing secara lisan maupun tertulis akan sangat penting.
4. Kesimpulan dan saran
Dalam makalah ini telah disampaikan peran matematika dan pendidikan matematika dalam era
MEA. Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa Perguruan Tinggi perlu mengembangkan
matematika yang didasarkan pada pengamatan kehidupan sehari-hari sehingga permasalahan
tersebut dapat dengan mudah diselesaikan dengan bantuan matematika. Perlu sinerginya PT,
lembaga riset dan dunia bisnis dan industri untuk mengembangkan riset-riset yang bermanfaat
baik bagi dunia industri maupun masyarakat luas. Selanjutnya, perlu dikembangkannya guru
yang berperan dan bekerja sama dengan PT dalam mengembangkan metode-metode
pembelajaran yang khas sesuai bidang matematika. Untuk itu perlu juga dituntut peran serta
guru matematika yang kreatif dan inovatif dalam membelajarkan siswa. Perlu dibangkitkan
minat siswa agar dapat mengeksplorasi dan mengembangkan matematika sesuai dengan
tingkatan dan kemampuan siswa di sekolah sehingga matematika menjadi menarik dan
menyenangkan dan bermanfaat secara nyata dalam kehidupan kita sehari-hari.
Referensi
BPS (2014). Indeks Pembangunan Manusia – Booklet. BPS, Jakarta.
Bulhman, P., & S. van de Geer, S. (2011). Statistics for High-Dimensional Data: Methods, Theory and
Applications. Springer, Heidelberg.
Gunawan, H. (2014a). Kinerja Riset Perguruan Tinggi Kita. Harian Kompas 8 Maret 2014, Jakarta.
Gunawan, H. (2014b). Mengintip Masa Depan. Harian Kompas 2 Mei 2014, Jakarta.
Gunawan, H. (2015). Perguruan Tinggi sebagai Agen Perubahan Budaya. Harian Kompas 1 September 2015,
Jakarta.
9
FSM UKSW
Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Era Masyarakat Ekonomi ASEAN
Setiawan
Medri, D. (2013). Big Data & Business: An on-going revolution. Statistics Views. 21 October 2013.
Murtiyasa (2015). Tantangan pembelajaran Matematika di Era Global. Prosiding Seminar Nasional
Matematika dan Pendidikan Matematika UMS 2015, Universitas Muhammadiyah Surakarta,
Surakarta.
Reips, U.-D., & Matzat, U. (2014). Mining "Big Data" using Big Data Services. International Journal of
Internet Science, 1(1): 1–8.
Ruchjana, B. N. (2015). Peran IndoMS untuk Pengembangan bidang Matematika di Indonesia Menghadapi
Masyarakat Ekonomi ASEAN 2015. Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan
Matematika UMS 2015, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
Sediyono, E., & Setiawan, A. (2015). Catatan Kuliah Tentang Fuzzy : Implementasi Metode Fuzzy untuk
Analisis Pemanfaatan Lahan Kosong Menjadi Lahan Pangan. Satya Wacana University Press,
Salatiga.
Setiawan, A. (2013). Statistika di Era Superdata Set, Prosiding Seminar Matematika, Sains dan TI. FMIPA
Universitas Sam Ratulangi Manado.
Supriatna, A. K. (2002). Matematika Terapan dan Contoh Penerapan Matematika dalam Ilmu Lain. Jurnal
Matematika Integratif 1(1).
UNDP, 2015, Human Development Report 2015. UNDP, New York.
Waluya, S. B. (2012). Peran Matematika dan Pendidikan Matematika dalam Membangun Karakter Bangsa.
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 10 November 2015,
FMIPA UNY, Yogyakarta.
Widodo (2015). Strategi Guru Matematika dalam Menghadapi ASEAN ECONOMIC COMMUNITY (AEC)
2015 Melalui Implementasi Kurikulum 2013. Prosiding Seminar Nasional Matematika dan
Pendidikan Matematika UMS 2015, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
FSM UKSW
10