Efektivitas dan Tantangan Integrasi Generative AI dalam Kurikulum Pemrograman di Perguruan Tinggi: Sebuah Kajian Literatur Sistematis (SLR) - Skolastika Maya Nio; Nova Nova (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Perkembangan Generative Artificial Intelligence (Generative AI) telah membawa perubahan signifikan dalam pembelajaran pemrograman di perguruan tinggi. Kehadiran teknologi berbasis Large Language Models (LLM), seperti ChatGPT, GitHub Copilot, dan Google Gemini, memberikan peluang untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran, namun juga memunculkan tantangan terhadap pengembangan kemampuan berpikir algoritmik, integritas akademik, dan sistem evaluasi pembelajaran. Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas integrasi Generative AI dalam kurikulum pemrograman, mengidentifikasi tantangan pedagogis dan institusional yang muncul, serta merumuskan model penilaian yang adaptif dan otentik. Penelitian menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan mengadopsi pedoman PRISMA 2020. Literatur diperoleh dari basis data Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect, dan Google Scholar dengan rentang publikasi tahun 2021–2026. Data dianalisis menggunakan teknik thematic content analysis untuk mengelompokkan temuan berdasarkan efektivitas, tantangan, dan rekomendasi implementasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa Generative AI mampu meningkatkan efisiensi pembelajaran, mempercepat pemahaman sintaksis, serta memberikan umpan balik secara real-time yang mendukung proses belajar mahasiswa. Namun, penggunaan AI tanpa landasan konseptual yang kuat berpotensi menurunkan kemampuan berpikir algoritmik dan meningkatkan ketergantungan terhadap teknologi. Oleh karena itu, diperlukan restrukturisasi kurikulum melalui pendekatan bertahap yang menyeimbangkan pembentukan logika dasar dengan pemanfaatan AI pada pembelajaran lanjutan. Selain itu, penerapan penilaian otentik, seperti viva voce, reverse engineering assessment, dan AI-pair programming exam, menjadi alternatif evaluasi yang lebih relevan untuk mengukur kemampuan penalaran komputasional mahasiswa di era kecerdasan buatan.