OPTIMASI PROMPT ENGINEERING SEBAGAI STRATEGI PENINGKATAN KOGNITIF: STUDI EKSPERIMEN PADA PEMBELAJARAN ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN - Abdul Majid Gaffar; Bahrin; Abdul Yunus Labolo; Zulkarnain S. Purnomo; Kristalicia Clarita Daeng Kuma; Saharuddin (PROGRESS, 2026)
Penetrasi ChatGPT di lingkungan akademik telah memicu kekhawatiran mengenai penurunan kemampuan berpikir kritis mahasiswa akibat ketergantungan pada jawaban instan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas optimasi prompt engineering (teknik pemberian instruksi terstruktur) sebagai strategi untuk meningkatkan kemampuan kognitif mahasiswa pada mata kuliah Algoritma dan Pemrograman. Dengan menggunakan metode eksperimen murni (True Experimental Design), penelitian ini melibatkan 60 mahasiswa Program Studi Teknologi Informasi yang dibagi ke dalam kelompok eksperimen dan kelompok kontrol. Kelompok eksperimen diberikan intervensi berupa panduan prompting menggunakan teknik Chain-of-Thought (CoT) dan Socratic Prompting, sementara kelompok kontrol menggunakan ChatGPT secara bebas. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan pada nilai post-test antara kedua kelompok ($p < 0,05$), dengan ratarata kelompok eksperimen (82,5) jauh melampaui kelompok kontrol (64,2). Analisis N-Gain Score menunjukkan bahwa kelompok eksperimen mengalami peningkatan kognitif kategori "Tinggi" (0,71). Temuan ini membuktikan bahwa optimasi prompting mampu mengubah peran AI dari mesin penjawab otomatis menjadi mitra dialog kognitif yang merangsang logika berpikir. Penelitian ini memberikan implikasi bagi dosen muda untuk mengintegrasikan literasi prompting dalam kurikulum sebagai strategi mitigasi terhadap risiko adiksi teknologi tanpa mengorbankan efisiensi AI.