Analisis Terhadap Kemampuan Kognitif dan Minat Siswa SMK Pada Implementasi Model Problem Based Learning Berbantuan ChatGPT dan Perplexity - Novita, Salma; Hariyanti, Uun; Agung Wicaksono, Satrio (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Model pembelajaran Problem Based Learning (PBL) telah terbukti efektif dalam mengembangkan keterampilan berpikir kritis siswa, namun guru masih menghadapi kendala dalam memberikan umpan balik yang konstruktif. Integrasi teknologi AI seperti ChatGPT dan Perplexity berpotensi mengatasi tantangan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas implementasi kedua aplikasi AI tersebut dalam model PBL terhadap hasil belajar kognitif dan minat belajar siswa. Menggunakan desain kuasi-eksperimen dengan pre-test dan post-test pada 58 siswa kelas X TKJ di SMK Islam 2 Wlingi, penelitian ini membagi siswa ke dalam kelompok pengguna ChatGPT dan Perplexity. Hasil analisis statistik menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada hasil belajar kognitif antara kedua kelompok (p=0,899), meskipun keduanya sama-sama mengalami peningkatan setelah perlakuan. Sebaliknya, pada aspek minat belajar, ditemukan perbedaan yang signifikan (p=0,017), pada kelompok Perplexity menunjukkan peningkatan minat yang lebih tinggi dibandingkan kelompok ChatGPT. Disimpulkan bahwa kedua aplikasi AI sama-sama efektif meningkatkan hasil kognitif, namun Perplexity lebih unggul dalam meningkatkan minat belajar siswa, kemungkinan besar karena kemampuannya menyajikan informasi terstruktur dengan sitasi yang jelas. Kata kunci: chatGPT, perplexity, pembelajaran berbasis masalah, hasil belajar kognitif, minat belajar