Studi Kualitas Code Generation Chatgpt Pada Antarmuka Aplikasi Mobile Web Dengan Pendekatan Mobile-First - Adhitya, Dito Bayu; Pinandito, Aryo (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Pengembangan antarmuka mobile-first kini bertransformasi melalui alur kerja rapid prototyping menggunakan Generative AI seperti ChatGPT. Metode Out Of The Box (OOTB) yang memanfaatkan Content Delivery Network (CDN) tanpa proses build semakin relevan, namun perbandingan performa antara Bootstrap dan Tailwind CSS dalam skenario berbasis Artificial Intelligence (AI) ini masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis efisiensi generasi Artificial Intelligence (AI) dan performa teknis kedua framework tersebut saat diimplementasikan oleh ChatGPT. Metode yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif dengan ChatGPT-5 untuk menghasilkan kode dari 30 desain acuan melalui single prompt. Analisis difokuskan pada waktu generasi, akurasi visual, dan performa teknis. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan pada waktu generasi dan akurasi visual antara kedua framework. Namun, terdapat perbedaan performa teknis yang mencolok. Bootstrap secara konsisten mengungguli Tailwind CSS dengan Largest Contentful Paint (LCP) yang lebih cepat dan konsumsi memori yang jauh lebih rendah. Sebaliknya, penggunaan Content Delivery Network (CDN) Tailwind tanpa proses purge memberikan beban performa yang berat. Disimpulkan bahwa untuk rapid prototyping OOTB berbasis Artificial Intelligence (AI), Bootstrap merupakan pilihan yang lebih tepat untuk menjaga performa teknis.