Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

CERDAS ASESMEN DIAGNOSTIK BERBASIS ARTIFIAL INTELLIGENCE Yuris Indria Persada; M. Luthfi Oktarianto; Rika Mellyaning Khoiriya; Aan Fardani Ubaidillah; Renda Yuriananta; Nisa Aulia; Indri Cahya Kamelia; Nabila Lutfiatur Rosida; Miftakhul Revidayawati
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 9, No 9 (2026): MARTABE : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v9i9.%p

Abstract

Pelaksanaan asesmen diagnostik di sekolah dasar masih menghadapi keterbatasan kompetensi guru dalam menyusun instrumen, menganalisis hasil asesmen, serta memanfaatkan teknologi pada kondisi konektivitas internet yang tidak stabil. Program Cerdas Diagnostik Berbasis Artificial Intelligence (AI) dikembangkan untuk meningkatkan literasi AI guru dan mengoptimalkan pemetaan kebutuhan belajar peserta didik melalui integrasi prompt engineering dan platform asesmen Hybrid-Edge AI. Kegiatan pengabdian dilaksanakan pada 22-24 Juli 2026 di SD Negeri 2 Donomulyo, Kabupaten Malang, dengan melibatkan 50 guru Gugus 2 Kecamatan Donomulyo dan peserta didik pada tahap uji coba kelas. Pelaksanaan kegiatan meliputi analisis kebutuhan, pelatihan dan workshop berbasis learning by doing, implementasi serta pendampingan kelas, dan evaluasi. Data dikumpulkan melalui pretest-posttest literasi AI, lembar observasi, rubrik penilaian produk instrumen, dokumentasi, dan log sinkronisasi sistem. Skor agregat literasi AI guru meningkat dari 1.451 pada pretest menjadi 2.195 pada posttest atau sebesar 51,27%. Guru berhasil menyusun instrumen diagnostik kognitif berbasis HOTS dan instrumen nonkognitif dengan bantuan ChatGPT dan Gemini. Platform Hybrid-Edge AI mencapai keberhasilan sinkronisasi data sebesar 100% pada kondisi bandwidth rendah serta mempercepat analisis hasil asesmen dari 3-4 hari menjadi waktu nyata. Integrasi kompetensi prompt engineering dan teknologi offline-first berbasis hybrid edge-cloud efektif mendukung efisiensi asesmen diagnostik, mempercepat pemetaan kebutuhan belajar, dan menyediakan data yang dapat digunakan guru sebagai dasar pembelajaran berdiferensiasi di sekolah dengan keterbatasan konektivitas