Analisis Efektivitas Pembelajaran ChatGPT untuk Meningkatkan Kemudahan Pemahaman Matematika Siswa SMA di Surakarta
DOI:
https://doi.org/10.51454/decode.v5i3.1424Keywords:
ChatGPT, Eksperimen Kuasi, Kemudahan Matematika, Media Pembelajaran, PLS-SEMAbstract
Penurunan capaian numerasi serta meningkatnya pemanfaatan AI di sekolah menuntut inovasi pembelajaran yang efektif. Penelitian ini bertujuan menilai sejauh mana ChatGPT mempermudah pemahaman matematika siswa SMA serta mengidentifikasi faktor-faktor penentunya. Metode yang digunakan : (1) eksperimen kuasi desain PreTest–PostTest dan (2) survei kuantitatif dengan PLS-SEM melibatkan 312 siswa dari 10 SMA di Karesidenan Surakarta. Instrumen Likert mengukur tiga konstruk eksogen kemudahan akses, ketepatan solusi, dan frekuensi penggunaan , serta konstruk endogen kemudahan matematika/numerasi. Hasil menunjukkan peningkatan bermakna dari pretest (=5,33) ke posttest (=7,78; p<0,001) dengan ukuran efek sangat besar (Cohen’s d=1,35). Evaluasi model pengukuran memenuhi validitas dan reliabilitas pada model struktural, Solution Accuracy (β=0,537) dan Frequency (β=0,231) berpengaruh positif signifikan terhadap kemudahan numerasi dengan nilai koefisien jalur lebih dari 0,2. Nilai koefisien determinasi R2=0,473 menunjukkan daya prediksi yang baik sekitar 47% variansi Numerasi dijelaskan oleh Solution Accuracy dan Frequency dalam model. Disimpulkan, ChatGPT efektif terutama ketika menghasilkan solusi akurat dan digunakan secara konsisten; implikasinya meliputi penguatan prompting, verifikasi langkah, serta penjadwalan latihan terstruktur agar manfaat AI terkonversi menjadi kemudahan belajar berkelanjutan.
References
Almulla, M. A. (2024). Investigating Influencing Factors Of Learning Satisfaction In AI Chatgpt For Research: University Students Perspective. Heliyon, 10(11), 1-18. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32220
Angriani, A. D., Nakesya, K. A., Amrillah, N. A., Alpiyanti, A., Imansyah, M. R. T., & Maulana, M. I. (2024). Analisis Kesulitan Siswa dalam Menyelesaikan Soal Literasi Matematika PISA berdasarkan Self-efficacy.Prosiding Diskusi Panel Nasional Pendidikan Matematika. 10, 517–526.
Aziz, M. R., & Safitri, M. (2023). Analisis Kemampuan Literasi Matematika Siswa SMA di Kecamatan Ngemplak Boyolali. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika, Universitas Mulawarman, 3(2003), 120–124.
Cohen, J. (2020). A Power Primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155–159. https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155
Costa, A. R., Lima, N., Viegas, C., & Caldeira, A. (2024). Critical Minds: Enhancing Education With ChatGPT. Cogent Education, 11(1). https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2415286
Davis, F. D. (2015). Perceived Usefulness , Perceived Ease of Use , and User Acceptance of Information Technology. Management Information Systems Research Center, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., & Liu, S. (2025). Does Chatgpt Enhance Student Learning? A Systematic Review And Meta-Analysis Of Experimental Studies. Computers And Education, 227, 105224. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224
Grassini, S., Aasen, M. L., & Møgelvang, A. (2024). Understanding University Students’ Acceptance Of Chatgpt: Insights From The UTAUT2 Model. Applied Artificial Intelligence, 38(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2024.2371168
Hastjarjo, T. D. (2019). Rancangan Eksperimen-Kuasi. Buletin Psikologi, 27(2), 187-203. https://doi.org/10.22146/buletinpsikologi.38619
Holland, A., & Ciachir, C. (2024). A Qualitative Study Of Students’ Lived Experience And Perceptions Of Using Chatgpt: Immediacy, Equity And Integrity. Interactive Learning Environments, 33(1), 483-494. https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2350655
McDonald, J. H. (2015). Handbook of Biological Statistics. Sparky House Publishing.
Montgomery D. C., Peck, E. A., Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley Series In Probability And Statistics.
Nurluthfiana, F., Ermawati, D., Amaliyah, F. (2025). Penggunaan Model STAD Berbantuan Media Vidbar Terhadap Kemampuan Pemahaman Konsep Matematis Siswa. Jurnal Pendidikan Mipa, 15(3), 723–731. https://doi.org/https://doi.org/10.37630/jpm.v15i3.3318
Silalahi, P. M. S., Tarigan, E. D. B., Pane, R. & Suyanto, S. (2024). Analisis Metode Pls-Sem dengan Modifikasi Model Utaut2 pada Penggunaan Chatgpt oleh Mahasiswa Universitas Sumatera Utara. Journal of Mathematics Education and Science, 10(1), 76-87. https://doi.org/10.30743/mes.v10i1.9562
Subhaktiyasa, P. G. (2024). PLS-SEM for Multivariate Analysis: A Practical Guide to Educational Research using SmartPLS. EduLine: Journal of Education and Learning Innovation, 4(3), 353–365. https://doi.org/10.35877/454ri.eduline2861
Santosa, P. I. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif Pengembangan Hipotesis dan Pengujiannya Menggunakan SmartPLs. Perpustakaan Universitas Bina Sarana Informatika
Sigit, S. (2015). Penelitian Pendidikan. UNS Press.
Strzelecki, A. (2024). Students’ Acceptance of ChatGPT in Higher Education: An Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Innovative Higher Education, 49(2), 223–245. https://doi.org/10.1007/s10755-023-09686-1
Sugiyono, S. (2006). Statistika untuk Penelitian. Alfa Beta Bandung.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2019). User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View. Management Information Systems Research Center, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Ari Wibowo, Prihanto, Bramasto Wiryawan Yudanto, Sucilia Tri Lestari
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
