Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.839
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Jurnal Ilmiah Mandala Education (JIME) Jurnal Ilmiah Profesi Pendidikan Jurnal Inovasi dan Teknologi Pembelajaran (JINOTEP) Kajian dan Riset Dalam Teknologi Pembelajaran Jurnal Visionary : Penelitian dan Pengembangan dibidang Administrasi Pendidikan Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal Visionary : Penelitian Dan Pengembangan Di Bidang Administrasi Pendidikan Jurnal Teknologi Pendidikan : Jurnal Penelitian dan Pengembangan Pembelajaran JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT CAHAYA MANDALIKA (ABDIMANDALIKA) EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi COMMUNITY : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Lentera Pendidikan Indonesia: Jurnal Media, Model, dan Pengembangan Pembelajaran Seminar Nasional Aplikasi Iptek (SINAPTEK) Sasambo: Jurnal Abdimas (Journal of Community Service)
Endah Resnandari Puji Astuti
Universitas Pendidikan Mandalika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi

 1 
EVALUASI EFEKTIVITAS SISTEM UMPAN BALIK BERBASIS AI DALAM MENINGKATKAN HASIL BELAJAR MAHASISWA ASTUTI, ENDAH RESNANDARI PUJI; BAYSHA, MUH HUSEIN
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 (2024)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia (P4I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/edutech.v4i3.3142

Abstract

This study aims to evaluate the effectiveness of an AI-based feedback system in enhancing student learning outcomes at the Faculty of Education and Psychology, Mandalika University of Education. A quantitative survey method with a descriptive approach was employed on 238 students to measure various aspects of learning, including material comprehension, learning motivation, and system accessibility. Data were analyzed using descriptive statistics, Shapiro-Wilk normality test, and Pearson correlation analysis. The results indicate that the AI-based feedback system significantly facilitates material comprehension (mean = 3.134) and enhances students' learning motivation (mean = 3.067), with data distribution approximating normality (p < 0.001). However, the instrument reliability measured by Cronbach's alpha was very low (0.001), indicating a need for improvements in instrument design. This study concludes that the AI-based feedback system is effective in improving various aspects of learning, but further evaluation is needed to enhance the instrument's internal consistency and optimize its implementation in higher education contexts. These findings provide significant contributions to the development of educational technology and the formulation of policies supporting AI integration in the learning process. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas sistem umpan balik berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan hasil belajar mahasiswa di Fakultas Ilmu Pendidikan dan Psikologi Universitas Pendidikan Mandalika. Metode survei kuantitatif dengan pendekatan deskriptif digunakan pada 238 mahasiswa untuk mengukur berbagai aspek pembelajaran, termasuk pemahaman materi, motivasi belajar, dan aksesibilitas sistem. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif, uji normalitas Shapiro-Wilk, dan analisis korelasi Pearson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem umpan balik berbasis AI secara signifikan memudahkan pemahaman materi (mean = 3,134) dan meningkatkan motivasi belajar mahasiswa (mean = 3,067), dengan distribusi data yang mendekati normal (p < 0,001). Meskipun demikian, reliabilitas instrumen yang diukur dengan Cronbach's alpha menunjukkan nilai yang sangat rendah (0,001), mengindikasikan perlunya perbaikan dalam desain instrumen. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem umpan balik berbasis AI efektif dalam meningkatkan berbagai aspek pembelajaran, namun memerlukan evaluasi lebih lanjut untuk meningkatkan konsistensi internal instrumen dan mengoptimalkan implementasinya dalam konteks pendidikan tinggi di Indonesia. Temuan ini memberikan kontribusi penting bagi pengembangan teknologi pendidikan dan penyusunan kebijakan yang mendukung integrasi AI dalam proses pembelajaran.
OPTIMALISASI PEMBELAJARAN TEKNOLOGI PENDIDIKAN DENGAN BANTUAN GPT AI BAYSHA, MUH. HUSEIN; ASTUTI, ENDAH RESNANDARI PUJI
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 (2024)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia (P4I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/edutech.v4i3.3143

Abstract

This research aims to evaluate student perceptions of the use of Generative Pre-trained Transformer (GPT) AI in learning educational technology in the Educational Technology Study Program, Mandalika Education University. The research method used is a quantitative survey with a descriptive approach. The research participants consisted of 118 students who were selected as respondents. The research instrument is a closed questionnaire with a 5-point Likert scale designed to measure various aspects of GPT AI use, including understanding of the material, learning motivation, learning feedback, accessibility, interaction with learning material, relevance to learning objectives, and quality of education received. The data collected was analyzed using descriptive statistics to provide a general overview, normality test to test data distribution, and Pearson correlation analysis to explore the relationship between variables. The research results show that students generally have a positive perception of the use of GPT AI in learning. The average rating for various aspects of using GPT AI is above the middle value (3.0), indicating that students feel helped in understanding the course material, are more motivated to learn, and receive useful feedback. However, the normality test showed that the data were not normally distributed, indicating significant variation in student perceptions. Pearson correlation analysis identified a significant relationship between learning motivation and interaction with learning materials (r = 0.104), as well as between recommendations for using GPT AI and increased interaction with learning materials (r = 0.166). This research concludes that GPT AI has great potential to improve students' understanding of material and learning motivation, but its implementation requires adequate technical and pedagogical support to maximize its benefits. These findings provide important insights for the development of more effective AI implementation strategies in educational technology and underscore the need for approaches tailored to individual student needs. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi persepsi mahasiswa terhadap penggunaan Generative Pre-trained Transformer (GPT) AI dalam pembelajaran teknologi pendidikan di Program Studi Teknologi Pendidikan, Universitas Pendidikan Mandalika. Metode penelitian yang digunakan adalah survei kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Partisipan penelitian terdiri dari 118 mahasiswa yang dipilih sebagai responden. Instrumen penelitian berupa kuesioner tertutup dengan skala Likert 5 poin yang dirancang untuk mengukur berbagai aspek penggunaan GPT AI, termasuk pemahaman materi, motivasi belajar, umpan balik pembelajaran, aksesibilitas, interaksi dengan materi belajar, relevansi dengan tujuan pembelajaran, dan kualitas pendidikan yang diterima. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan statistik deskriptif untuk memberikan gambaran umum, uji normalitas untuk menguji distribusi data, serta analisis korelasi Pearson untuk mengeksplorasi hubungan antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa secara umum memiliki persepsi positif terhadap penggunaan GPT AI dalam pembelajaran. Rata-rata penilaian terhadap berbagai aspek penggunaan GPT AI berada di atas nilai tengah (3,0), menunjukkan bahwa mahasiswa merasa terbantu dalam memahami materi kursus, lebih termotivasi untuk belajar, dan mendapatkan umpan balik yang bermanfaat. Meskipun demikian, uji normalitas menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal, mengindikasikan adanya variasi signifikan dalam persepsi mahasiswa. Analisis korelasi Pearson mengidentifikasi hubungan signifikan antara motivasi belajar dan interaksi dengan materi belajar (r = 0,104), serta antara rekomendasi penggunaan GPT AI dan peningkatan interaksi dengan materi belajar (r = 0,166). Penelitian ini menyimpulkan bahwa GPT AI memiliki potensi besar untuk meningkatkan pemahaman materi dan motivasi belajar mahasiswa, namun implementasinya memerlukan dukungan teknis dan pedagogis yang memadai untuk memaksimalkan manfaatnya. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengembangan strategi implementasi AI yang lebih efektif dalam teknologi pendidikan dan menggarisbawahi perlunya pendekatan yang disesuaikan dengan kebutuhan individu mahasiswa.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Agus Jayadi Baysha, Husein Baysha, Muh. Husen Baysha, Muh. Husen Fahmi, Agus Farida Fitriani Hadi Gunawan Sakti Hariadi Hariadi Hastuti Diah Ikawati Herianto Herianto Husein Baysha Istigna Istigna M Hongki Pratama Maria Imakulata Ina Mashur Mashur, Mashur Mistawati Mistawati Mistawati, Mistawati Muh Husein Baysha Muh. Husein Baysha Murniati . Murniati Murniati Muzakkir Muzakkir Muzakkir Muzakkir Nani Nurul Hidayatul Fitri Noor Akhmad Noor Akhmad Purmadi, Ary Rani Winarni Sakti, Hadi Gunawan Sony Gunawan Winarni, Rani Wiwien Kurniawati