ANALISIS KOMPARATIF TERHADAP EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATA KULIAH INFORMATIKA MENGGUNAKAN CHATGPT

Arneitta Dwicahya Utami; Mia kamayani;

ABSTRAK

Analisis Komparatif Terhadap Efektivitas Pembelajaran Mata Kuliah Informatika Menggunakan ChatGPT

Arneitta Dwicahya Utami

Penelitian ini mengkaji efektivitas pembelajaran menggunakan metode konvensional dan
ChatGPT dalam mata kuliah Algoritma dan Dasar Pemrograman di perguruan tinggi. ChatGPT,
teknologi AI berbasis NLP, membantu mahasiswa memahami materi melalui respons otomatis.
Namun, tingkat efektivitasnya dibandingkan dengan metode konvensional masih perlu dievaluasi,
khususnya dalam hal motivasi, interaksi, regulasi diri, struktur pembelajaran, dan peran instruktur.
Dengan sampel 10 mahasiswa, penelitian ini mengukur efektivitas pembelajaran melalui pretest-
posttest, 38 responden pada kuesioner User Experience (UEQ), dan analisis akurasi menggunakan

prompt engineering. Hasil menunjukkan bahwa metode konvensional lebih efektif dalam
meningkatkan pemahaman materi, terutama pada aspek motivasi dan interaksi antar mahasiswa,
dibandingkan ChatGPT yang kurang efektif dalam membangun kedalaman pemahaman dan
interaksi yang dipersonalisasi. UEQ menunjukkan ChatGPT unggul dalam daya tarik (1.982) dan
efisiensi (2.053), namun rendah dalam ketepatan (1.395) dan keterbaruan (1.053). Prompt
engineering meningkatkan akurasi respons ChatGPT saat disesuaikan dengan modul pembelajaran,
mengindikasikan pentingnya teknik perintah yang tepat. Hasil penelitian menyarankan metode
konvensional lebih efektif dalam mencapai hasil belajar mahasiswa dibandingkan ChatGPT, yang
dapat berperan sebagai alat bantu tambahan, bukan sebagai pengganti instruktur dalam pengajaran.

Kata Kunci: efektivitas pembelajaran, ChatGPT, UEQ, prompt engineering
Comparative Analysis of the Effectiveness of Informatics Course Learning Using ChatGPT

Arneitta Dwicahya Utami

This study examines the effectiveness of conventional teaching methods and ChatGPT in an
introductory Algorithms and Programming course at the university level. ChatGPT, an AI-based
NLP technology, assists students in understanding course material through automated responses.
However, its effectiveness relative to conventional methods requires further evaluation, especially
in terms of motivation, interaction, self-regulation, instructional structure, and instructor role.
Using a sample of 10 students, this research assesses learning effectiveness through pretest-posttest,
38 respondents on the User Experience Questionnaire (UEQ), and accuracy analysis utilizing
prompt engineering. Results indicate that conventional methods are more effective in enhancing
content comprehension, particularly in aspects of motivation and student interaction, compared to
ChatGPT, which demonstrates limitations in fostering in-depth understanding and personalized
interaction. The UEQ results show ChatGPT excels in attractiveness (1.982) and efficiency (2.053)
but scores lower in accuracy (1.395) and novelty (1.053). Prompt engineering enhances the
accuracy of ChatGPT responses when tailored to specific learning modules, underscoring the
importance of precise prompt techniques. Findings suggest that conventional methods are more
effective in achieving student learning outcomes compared to ChatGPT, which may serve better as
a supplementary tool rather than a substitute for instructors in teaching.

Keywords: learning effectiveness, ChatGPT, UEQ, prompt engineering