Volume 6, Nomor 2, Oktober 2024
Jurnal Didactical Mathematics https://ejournal.unma.ac.id/index.php/dm p-ISSN: 2622-7525, e-ISSN: 2654-9417
Analisis Klaster Pengaruh Hasil Belajar Matematika dan Bahasa Indonesia Terhadap Pengerjaan Soal Matematika Dibantu ChatGPT
Isnan Sunu Yuntaro 1 , Mokhammad Ridwan Yudhanegara 2
1,2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
Email :   2010631050135@student.unsika.ac.id Article Info Abstract Article History Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi hubungan antara hasil belajar matematika  dan  bahasa  Indonesia  dengan  kemampuan  siswa  dalam menyelesaikan soal matematika yang dibantu oleh Chatbot ChatGPT. Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  observasional  kuantitatif.  Sampel  dipilih menggunakan metode purposive sampling, yang melibatkan satu kelas XI di SMAN  6  Karawang  dengan  memastikan  kefasihan  penggunaan  teknologi peserta didik. Data dikumpulkan dari hasil belajar siswa dalam mata pelajaran Matematika dan Bahasa Indonesia serta performa siswa dalam menyelesaikan soal Matematika dengan bantuan ChatGPT. Analisis data dilakukan dengan uji  korelasional  Rank  Spearman  dan  algoritma  K-means  clustering  untuk mengidentifikasi  sub-kelompok  dalam  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan antara hasil belajar matematika dengan skor  pengerjaan  soal  matematika  yang  dibantu  ChatGPT  (r  =  0.828), sementara  korelasi  antara  hasil  belajar  Bahasa  Indonesia  dengan  skor pengerjaan soal matematika yang dibantu ChatGPT lebih rendah (r = 0.334). Analisis  klaster  menunjukkan  bahwa  kelompok  siswa  dengan  hasil  belajar matematika tinggi menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam menyelesaikan soal matematika dengan bantuan ChatGPT dibandingkan kelompok lain.
Submitted : 19-05-2024 Revised : 02-07-2024 Accepted : 04-07-2024
Keywords:
Matematika; Bahasa Indonesia; Hasil belajar; Personalized Learning ; Kecerdasan buatan; ChatGPT; NLP; K-Means Clustering;
M This study aims to investigate the relationship between mathematics and Indonesian language  learning  outcomes  and  students'  ability  to  solve  mathematics  problems assisted  by  the  ChatGPT  chatbot.  The  research  method  used  is  quantitative observational.  The  sample  was  selected  using  purposive  sampling,  involving  one eleventh-grade class at SMAN 6 Karawang, ensuring the students' proficiency in using technology. Data were collected from students' learning outcomes in Mathematics and Indonesian Language subjects, as well as their  performance in solving Mathematics problems  assisted  by  ChatGPT.  Data  analysis  was  performed  using  the  Rank Spearman correlation test and the K-means clustering algorithm to identify sub-groups within  the  data.  The  results  showed  a  significant  positive  correlation  between mathematics learning outcomes and the scores of solving mathematics problems assisted by ChatGPT (r = 0.828), while the correlation between Indonesian language learning outcomes and the scores of solving mathematics problems assisted by ChatGPT was lower  (r  =  0.334).  Cluster  analysis  indicated  that  students  with  high  mathematics learning outcomes performed better in solving mathematics problems with the assistance of ChatGPT compared to other groups.
Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara

## PENDAHULUAN
Matematika  merupakan  bahasa  universal  yang  menjadi  pondasi  bagi  pemahaman  dari berbagai  konsep  dan  fenomena  di  dunia  ini  (Perkins  &  Flores,  2002).  Lebih  dari  sekadar  alat pengukuran,  matematika  juga  merupakan  bahasa  abstrak  yang  menyediakan  kerangka  untuk menyusun  ide-ide  dengan  presisi  tanpa  adanya  ambiguitas  (Rianto,  2017).  selain  menjadi  alat pemecahan masalah yang kuat, matematika juga menjadi dasar bagi kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, memainkan peran kunci dalam pengembangan ilmu lainnya. (Nuryanti dkk., 2018; Rahman dkk., 2019; Maulina dkk., 2021).
Kemampuan  berbahasa  sangat  penting  dalam  pemahaman  matematika  (Bagus,  2018; Rhamdania  &  Basuki,  2022;  Nangim  &  Hidayati,  2021).  Siswa  harus  dapat  membaca  dan memahami instruksi, soal, atau penjelasan matematika dengan teliti untuk menemukan informasi kunci  dan  langkah-langkah  penyelesaian  masalah.  Pemahaman  kosakata  matematika  dan kemampuan  mengurai  struktur  kalimat  adalah  aspek  penting.  Penguasaan  bahasa  formal matematika dengan simbol-simbol khusus juga diperlukan agar siswa dapat menggunakan simbol- simbol  tersebut  dengan  benar.  Selain  itu,  keterampilan  menyusun  penjelasan  matematika  dan menyajikan  jawaban  secara  jelas,  baik  secara  verbal  maupun  tertulis,  memperkuat  literasi matematika  siswa.  Keterampilan  mengajukan  dan  menjawab  pertanyaan  matematika,  serta menafsirkan  teks  matematika.  Ini  membantu  siswa  memahami  konsep-konsep  matematika  dan berkomunikasi secara efektif dalam bahasa matematika.
Dalam mengajar matematika yang begitu rumit di lingkungan peserta didik yang bervariatif, diperlukan pendekatan yang khusus. Personalized Learning, atau pembelajaran personal, adalah pendekatan pembelajaran yang dirancang untuk menyesuaikan pengalaman belajar setiap siswa sesuai  dengan  kebutuhan,  minat,  kecepatan  belajar,  dan  gaya  belajar  individu  mereka.  Tujuan utama  dari  Personalized  Learning  adalah  menciptakan  lingkungan  pembelajaran  yang  dapat diadaptasi, responsif, dan relevan secara pribadi untuk setiap siswa (Seyal dkk., 2019; Faisal, 2019). Personalized Learning menjadi sangat penting dalam konteks pembelajaran matematika karena memberikan  respons  yang  tepat  terhadap  keberagaman  tingkat  kemampuan,  gaya  belajar,  dan kebutuhan individual siswa.
Dalam  matematika,  di  mana  konsep-konsep  seringkali  saling  terkait  dan  memerlukan pemahaman mendalam, Personalized Learning memungkinkan setiap siswa untuk belajar dalam tingkat kesulitan yang sesuai dengan kemampuannya. Adanya keragaman tingkat kemampuan di kelas  dapat  ditangani  dengan  memberikan  tantangan  yang  disesuaikan  untuk  siswa  yang  lebih cepat belajar, sementara siswa yang memerlukan waktu tambahan dapat memperoleh pemahaman yang  mendalam  sebelum  melangkah  lebih  jauh.  Gaya  belajar  yang  beragam  juga  dapat diperhitungkan  dalam  pendekatan  ini,  memungkinkan  penyajian  materi  melalui  berbagai  cara yang sesuai dengan preferensi belajar individu. Lebih dari sekadar mengingat rumus atau fakta, Personalized Learning di matematika menciptakan pengalaman pembelajaran yang menekankan pada  pemecahan  masalah  dan  pemahaman  konsep.  Ini  memotivasi  siswa  dan  meningkatkan keterlibatan mereka dengan menyajikan materi yang sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka.
Selain  itu,  Personalized  Learning  membantu  siswa  mengembangkan  keterampilan matematika  yang  memiliki  dampak  langsung  pada  kehidupan  sehari-hari  dan  persiapan  untuk karir  di  masa  depan.  Dengan  memberikan  kemajuan  yang  disesuaikan  dengan  tingkat  dan kecepatan pribadi, pendekatan ini tidak hanya menciptakan lingkungan pembelajaran yang inklusif tetapi juga memastikan bahwa setiap siswa memiliki dasar yang kuat dalam memahami konsep-
Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
konsep matematika, mempersiapkan mereka untuk tantangan lebih lanjut di masa depan. Dengan demikian,  Personalized  Learning  tidak  hanya  meningkatkan  hasil  pembelajaran  matematika, tetapi juga mempromosikan pemahaman yang mendalam, motivasi, dan keterlibatan siswa dalam pembelajaran matematika.
Seiring  perkembangan  teknologi  kecerdasan  buatan,  khususnya  dengan  kemunculan ChatGPT sebagai chatbot canggih, urgensi untuk mengimplementasikan pendekatan Personalized Learning  semakin  terbuka  lebar  (Sallam,  2023).  ChatGPT,  sebagai  chatbot  interaktif  yang didukung  oleh  pemodelan  bahasa  algoritma  yang  canggih,  mampu  memberikan  pengalaman pembelajaran yang disesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi masing-masing siswa. Dengan kemampuan  untuk  merespons  secara  dinamis  terhadap  pertanyaan  dan  kebutuhan  individu, ChatGPT  dapat  menyajikan  materi  pembelajaran  matematika  dengan  cara  yang  sesuai  dengan gaya belajar setiap siswa.
Ini tidak hanya menciptakan lingkungan pembelajaran yang lebih responsif, tetapi juga dapat meningkatkan  motivasi  dan  keterlibatan  siswa  (Jang,  2023;  Riyaz,  2023).  ChatGPT  dapat memberikan  penjelasan  yang  mendalam,  memberikan  tantangan  tambahan  bagi  siswa  yang memerlukan, dan memberikan bimbingan khusus untuk memahami konsep matematika. Dengan demikian,  kehadiran  ChatGPT  sebagai  chatbot  interaktif  membuka  potensi  besar  untuk meningkatkan  efektivitas  dan  relevansi  pendekatan  Personalized  Learning  dalam  konteks pembelajaran matematika. Selain itu, integrasi teknologi chatbot seperti ChatGPT memungkinkan guru untuk memantau perkembangan individual siswa secara lebih efisien, mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian lebih lanjut, dan memberikan umpan balik secara real-time. Dengan demikian,  kehadiran  ChatGPT  sebagai  chatbot  interaktif  membuka  potensi  besar  untuk meningkatkan  efektivitas  dan  relevansi  pendekatan  Personalized  Learning  dalam  konteks pembelajaran matematika.
Dalam konteks penggunaan ChatGPT sebagai chatbot interaktif, pentingnya kemampuan matematika  dan  bahasa  menjadi  faktor  utama  yang  memperkuat  implementasi Personalized Learning .  Pentingnya  kemampuan  matematika  dan  bahasa  dalam  mengakses  serta  berinteraksi dengan  ChatGPT  menjadi  krusial.  Dalam  konteks  pembelajaran  matematika,  ChatGPT  dapat menjadi  alat  yang  sangat  efektif  karena  kemampuannya  dalam  merespons  pertanyaan  dan memberikan penjelasan matematika secara kontekstual. Siswa dapat menggunakan bahasa alami mereka  untuk  mengajukan  pertanyaan,  meminta  bantuan,  atau  mendapatkan  penjelasan tambahan  mengenai  konsep-konsep  matematika.  Oleh  karena  itu,  kemampuan  siswa  dalam berbahasa penting dalam penggunaan dan interaksi ChatGPT (Wang dkk., 2023), terutama dalam memahami istilah matematika dan merumuskan pertanyaan dengan jelas. Selain itu, kemampuan matematika  juga  mendukung  siswa  dalam  memahami  jawaban  yang  diberikan  oleh  ChatGPT, memvalidasi informasi, dan menjalankan langkah-langkah penyelesaian masalah dengan baik.
Menurut Kasmiati (2022), evaluasi hasil belajar adalah metode untuk menilai sejauh mana suksesnya seorang siswa dalam memahami dan menguasai materi suatu mata pelajaran. Penilaian hasil belajar mata pelajaran matematika dan bahasa Indonesia merupakan pendekatan yang sangat relevan dalam menilai kemampuan matematika dan bahasa siswa. Nilai hasil belajar matematika mencakup kemampuan siswa dalam memahami konsep-konsep matematika, menerapkan rumus, dan  memecahkan  masalah  matematika.  Ini  mencerminkan  pemahaman  mendalam  dan kemampuan pemecahan masalah siswa, keterampilan yang sangat penting di berbagai konteks. Di sisi lain, bahasa Indonesia menilai keterampilan berbahasa, termasuk kemampuan siswa dalam

## Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
menyusun  kalimat  dengan  benar,  menyampaikan  ide  secara  jelas,  dan  menggunakan  kosakata yang sesuai (Mulyati, 2014). Selain itu, hasil belajar bahasa Indonesia mencerminkan keterampilan membaca dan menulis siswa, aspek penting dalam komunikasi efektif.
Penilaian  hasil  belajar  kedua  mata  pelajaran  ini  memberikan  gambaran  holistik  tentang kemampuan  siswa  dalam  berbagai  aspek  pembelajaran,  dan  ini  memiliki  implikasi  luas  untuk persiapan  siswa  menghadapi  tantangan  akademis  dan  profesional  di  masa  depan.  Dengan memberikan  umpan  balik  formatif  dan  sumatif,  nilai  hasil  belajar  matematika  dan  bahasa Indonesia  membantu  guru  dan  siswa  untuk  memahami  perkembangan  belajar  dan  merancang strategi pembelajaran yang lebih efektif sesuai dengan kebutuhan individu. Dengan demikian, nilai hasil belajar matematika dan bahasa Indonesia bukan hanya sebatas evaluasi akademis, tetapi juga alat  yang  kuat  untuk  membantu  mengarahkan  dan  meningkatkan  pembelajaran  siswa  secara menyeluruh.
Penelitian ini fokus pada analisis bagaimana hasil belajar dalam mata pelajaran matematika dan  Bahasa  Indonesia  dapat  memengaruhi  kemampuan  siswa  dalam  memanfaatkan  bantuan chatbot,  khususnya  dalam  konteks  pemecahan  masalah  matematika.  Penelitian  terdahulu  telah mengeksplorasi  pentingnya  literasi  matematika  dan  kemampuan  berbahasa  dalam  memahami konsep matematika (Bagus, 2018; Rhamdania & Basuki, 2022; Nangim & Hidayati, 2021). Selain itu, beberapa studi juga telah menunjukkan efektivitas pendekatan Personalized Learning dalam meningkatkan  pemahaman  matematika  siswa  (Seyal  dkk.,  2019;  Faisal,  2019).  Namun,  belum banyak  penelitian  yang  meneliti  penggunaan  teknologi  chatbot  seperti  ChatGPT  dalam pembelajaran matematika dan bagaimana pencapaian akademis siswa memengaruhi kemampuan mereka dalam menggunakan teknologi ini.
Dengan  demikian,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  pemahaman  lebih mendalam tentang hubungan antara pencapaian akademis siswa dan kemampuan mereka dalam menggunakan teknologi chatbot untuk meningkatkan keterampilan matematika serta karakteristik hubungannya  pada  tiap-tiap  golongan.  Penelitian  ini  akan  mengevaluasi  efektivitas  ChatGPT dalam mendukung pemecahan masalah matematika dan menganalisis karakteristik penggunaan chatbot  di  berbagai  golongan  siswa.  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  ini  berharap  dapat menawarkan perspektif baru yang mengintegrasikan hasil belajar dengan penggunaan teknologi chatbot, yang belum banyak dieksplorasi dalam penelitian sebelumnya.

## METODE
Penelitian  ini  akan  menggunakan  desain  penelitian  observasional  kuantitatif.  Data  akan dikumpulkan melalui perolehan hasil belajar siswa dalam mata pelajaran Matematika dan Bahasa Indonesia serta melalui performa siswa dalam menyelesaikan soal Matematika dengan bantuan ChatGPT.  Penelitian  ini  melibatkan  satu  kelompok  kelas  XI  peserta  didik  pada  SMAN  6 Karawang. Sampel dipilih dengan metode Purposive dengan memastikan kefasihan penggunaan teknologi peserta didik. Variabel yang diasumsikan independen adalah hasil belajar siswa dalam mata  Pelajaran  matematika  dan  Bahasa  Indonesia,  sedangkan  variabel  yang  diasumsikan dependen  adalah  kemampuan  siswa  dalam  menyelesaikan  soal  matematika  yang  dibantu  oleh chatbot. Perolehan hasil belajar Matematika dan Bahasa Indonesia diperoleh secara administratif sedangkan performa siswa dalam menyelesaikan soal dibantu ChatGPT akan dilaksanakan dengan pemberian ujian.

## Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
Hubungan  antar  variabel  penelitian  ini  diukur  dengan  dilakukannya  uji  korelasional.  Dalam pengujiannya, hipotesis uji korelasi dinyatakan sebagai berikut:
𝐻 0 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel hasil-hasil belajar dengan nilai skor pengerjaan soal matematika dengan bantuan ChatGPT.
𝐻 𝑎 : Ada  hubungan  yang  signifikan  antara  variabel  hasil-hasil  belajar  dengan  nilai  skor pengerjaan soal matematika dengan bantuan ChatGPT.
Dalam  ukurannya,  Korelasi  dapat  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  korelasi  positif  dan korelasi  negatif.  Korelasi  positif  terjadi  jika  perubahan  dalam  satu  variabel  menyebabkan perubahan yang searah dalam variabel lainnya. Korelasi negatif terjadi jika perubahan dalam satu variabel menyebabkan perubahan yang berlawanan arah dalam variabel lainnya. Korelasi dapat diukur dengan menggunakan koefisien korelasi, yang merupakan angka yang berkisar antara  -1 hingga 1. Nilai yang mendekati 1 menunjukkan hubungan positif yang kuat, yang artinya semakin besar  nilai  koefisien  korelasinya,  maka  semakin  drastis  perubahan  searahnya.  Nilai  yang mendekati -1 menunjukkan hubungan negatif yang kuat, yang artinya semakin besar nilai koefisien korelasinya,  maka  semakin  drastis  perubahan  berlawanan  arahnya.  Nilai  yang  mendekati  0 menunjukkan  hubungan  yang  sangat  lemah  atau  tidak  ada hubungan.  Koefisien  korelasi  dapat ditulis dengan simbol r. Adapun jenis korelasi yang digunakan adalah korelasi Rank Spearman yang akan dilakukan menggunakan perangkat lunak SPSS.

## Tabel 1. Interpretasi Kekuatan Korelasi Spearman
Kekuatan Korelasi Rank Spearman 0.00 ≤ 𝑟 < 0.20 Hubungan sangat lemah 0.20 ≤ 𝑟 < 0.40 Hubungan rendah 0.40 ≤ 𝑟 < 0.70 Hubungan sedang/cukup 0.70 ≤ 𝑟 < 0.90 Hubungan kuat/tinggi 0.90 ≤ 𝑟 ≤ 1.00 Hubungan sangat kuat/tinggi
Lestari & Yudhanegara (2015)
Setelah  ditentukannya  koefisien  korelasi,  maka  dalam  menentukan  hipotesis  uji korelasi,  nilai  koefisien  korelasi  akan  digunakan  untuk  menentukan  nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 .  Jika diperoleh  nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 < 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 maka 𝐻 0 tidak  ditolak  dan 𝐻 𝑎 ditolak,  sementara  jika diperoleh nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 ≥ 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 maka 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 𝑎 tidak ditolak.
Pada dasarnya dengan membandingkan nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 dan 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 adalah untuk menentukan signifikansi hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen pada penelitian ini, pembandingan ini dinamakan uji t-statistik. Dengan nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 lebih besar atau sama dengan nilai 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 maka korelasinya signifikan, begitu juga sebaliknya, dengan lebih kecilnya nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 daripada 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 maka korelasinya tidak signifikan. Berikut adalah rumus untuk menentukan nilai 𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 dan 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍
𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 = 𝒓 𝒔 √𝒏 − 2 √1 − 𝒓 𝒔 2
𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 = {0.05 ; df (𝒏 − 2)} , dapat ditinjau dari tabel distribusi-t
Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
Keterangan:
𝒓 𝒔 : Besar nilai koefisien korelasi
𝒏 : Banyaknya sampel yang diteliti
Setelah  hubungan  antar  variabel  terbukti  signifikansinya,  Langkah  selanjutnya  adalah menentukan  nilai  koefisien  determinasi  dengan  menggunakan  koefisien  korelasi.  Koefisien determinasi menunjukkan seberapa jauh kontribusi variabel independen dengan variabel dependen penelitian. Koefisien determinasi dapat diperoleh dengan mengkuadratkan nilai koefisien korelasi.
Uji korelasional akan dilakukan untuk setiap kelompok-kelompok data, kelompok data yang dimaksud adalah data dari seluruh sampel dan data dari golongan-golongan klasifikasi sampel. Adapun penggolongannya dilakukan menggunakan algoritma K-means clustering . Clustering adalah teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin ( Machine learning ) untuk mengidentifikasi sub- kelompok  dalam  data  berdasarkan  ukuran  kemiripan,  penggolongan  seperti  ini  berguna  untuk menganalisa karakteristik data dalam sub-kelompok data. Dalam penelitian ini, penggolongan data ditujukan untuk menganalisa bagaimana karakteristik hubungan antara hasil belajar matematika dan Bahasa Indonesia berpengaruh terhadap efektivitas penggunaan ChatGPT dalam membantu menyelesaikan soal matematika pada tiap-tiap golongannya. Algoritma K-means yang digunakan pada  penelitian  ini  mempartisi  data  menjadi  K  jumlah  klaster  berdasarkan  jaraknya  ke centroid klaster. Centroid adalah titik pusat dari klaster-klaster. Penelitian ini akan menetapkan tiga klaster dengan klasifikasi rendah, sedang dan tinggi.
Berikut adalah langkah-langkah dasar dari algoritma K-Means:
1. Inisialisasi :  Pilih  jumlah  klaster  ‘K’  yang  diinginkan  dan  inisialisasi  ‘K’  titik  secara  acak dalam ruang data sebagai centroid awal.
2. Pengelompokan: Untuk setiap titik data, hitung jaraknya ke semua centroid dan tetapkan titik  tersebut  ke  klaster  yang centroid -nya  paling  dekat.  Berikut  adalah  rumus  untuk menentukan jarak titik data ke centroid yang sudah ditentukan.
𝐷(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
• 𝑥 dan 𝑦 adalah dua titik data yang akan dihitung jaraknya.
• 𝑛 adalah jumlah variabel atau dimensi dari setiap titik data.
• 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑖 adalah nilai variabel ke- 𝑖 dari titik 𝑥 ke 𝑦
3. Perbarui Centroid : Hitung ulang centroid untuk setiap cluster dengan mengambil rata-rata dari semua titik data dalam klaster tersebut.
4. Iterasi:  Ulangi  langkah  2  dan  3  sampai centroid tidak  berubah  lagi  atau  mencapai  jumlah iterasi maksimum yang ditentukan.
5. Penetapan:  Setelah  iterasi  maksimum  telah  ditentukan,  maka  data-data  dapat dikelompokkan berdasarkan persebaran atau karakteristiknya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dijelaskan tentang hasil dan pembahasan dari data yang telah diperoleh secara  administratif  serta  melalui  pemberian  instrumen  tes.  Data  yang  diperoleh  akan mendeskripsikan korelasi antara variabel hasil belajar matematika dan Bahasa Indonesia terhadap skor hasil pengerjaan soal matematika dengan bantuan ChatGPT. Data yang diperoleh juga akan
Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
digolongkan yang kemudian juga akan mendeskripsikan bagaimana korelasi variabel hasil-hasil belajar  terhadap  skor  hasil  pengerjaan  soal  matematika  dengan  bantuan  ChatGPT  terhadap masing- masing golongan yang terbentuk. Demi kemudahan penulisan, “skor hasil pengerjaan soal matematika  dengan  bantuan  ChatGPT”  akan  disingkat  menjadi  ‘GPT’. Berikut  deskripsi  data yang diperoleh:
Tabel 2. Hasil Statistik Deskriptif Dari Seluruh Sampel Statistik Matematika Bahasa Indonesia GPT N 35 35 35 Minimum 36 70 40 Maksimum 96 85 100 Mean 66.2857 78 66.8571
Analisis data menunjukkan beberapa poin untuk sampel sebanyak 35 siswa. Seperti yang terlihat pada Tabel 2, hasil belajar matematika memiliki rentang skor dari nilai minimum 36 hingga maksimum 90, dengan rata-rata 66,28. Demikian pula, hasil belajar Bahasa Indonesia memiliki nilai minimum 70, maksimum 85, dan rata-rata 78. Selain itu, skor GPT berkisar antara 40 hingga 100, dengan rata-rata 66,85, mencerminkan variabilitas kemampuan siswa dalam menyelesaikan soal matematika dengan bantuan ChatGPT.
Tabel 3. Hasil Uji Korelasi Rank Spearman Sampel Hubungan Sampel Koefisien Korelasi Koefisien Determinasi 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Hasil belajar Matematika dengan GPT 35 0.828 68.5% 8.482 2.034 Hasil belajar Bahasa Indonesia dengan GPT 35 0.334 11.1% 2.035 2.034
Analisis  korelasi  Rank  Spearman  pada  seluruh  sampel  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  positif  yang  kuat  antara  hasil  belajar  matematika  dan  skor  GPT.  Sebagaimana ditunjukkan  dalam  Tabel  3,  korelasi  positif  sebesar  0.828  ditemukan  antara  hasil  belajar matematika dan skor GPT, yang dikategorikan kuat berdasarkan tabel interpretasi korelasi Lestari &  Yudhanegara  (2015).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  hasil  belajar  matematika siswa, semakin tinggi pula skor GPT mereka. Dengan nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 yang lebih besar dari 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , hubungan antara hasil belajar matematika dan ChatGPT signifikan secara statistik, sehingga 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 𝑎 diterima. Koefisien determinasi sebesar 68.5% menunjukkan bahwa sebagian besar variabilitas dalam skor GPT dapat dijelaskan oleh hasil belajar matematika.
Analisis korelasi Rank Spearman menunjukkan adanya korelasi positif antara hasil belajar Bahasa Indonesia dan skor GPT. Sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 3, korelasi positif sebesar 0.334 ditemukan antara hasil belajar Bahasa Indonesia dan skor GPT, yang dikategorikan rendah berdasarkan  tabel  interpretasi  korelasi  Lestari  &  Yudhanegara  (2015).  Ini  menunjukkan  bahwa peningkatan  hasil  belajar  Bahasa  Indonesia  diikuti  dengan  peningkatan  skor  GPT,  meskipun korelasinya tergolong rendah. Dengan nilai t_hitung yang lebih besar dari t_tabel, hubungan antara
Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,
Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
hasil belajar Bahasa Indonesia dan ChatGPT signifikan secara statistik, sehingga 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 𝑎 diterima. Koefisien determinasi sebesar 11.1% menunjukkan bahwa sebagian kecil variabilitas dalam skor GPT dapat dijelaskan oleh hasil belajar Bahasa Indonesia.
Tabel 4. Hasil Penggolongan K-Means Klaster 1 2 3 Banyaknya anggota 9 20 6
Penggolongan  sampel  menggunakan  algoritma  k-means  clustering  menghasilkan  tiga kelompok utama. Sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 4, data sampel diklasifikasikan menjadi tiga  kelompok:  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Klaster  1  (rendah)  terdiri  dari  9  anggota,  Klaster  2 (sedang) terdiri dari 20 anggota, dan Klaster 3 (tinggi) terdiri dari 6 anggota. Karena klaster 1 dan klaster 3 memiliki jumlah anggota yang sedikit, uji korelasi tidak dapat diterapkan pada klaster tersebut.  Oleh  karena  itu,  uji  korelasi  dilakukan  hanya  pada  klaster  2  untuk  menjelaskan karakteristik dan hubungan hasil belajar matematika dan bahasa Indonesia dengan skor GPT.
Tabel 5. Hasil Uji Korelasi Rank Spearman Klaster 2 Hubungan Sampel Koefisien Korelasi Koefisien Determinasi 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Hasil belajar Matematika dengan GPT 20 0.773 59.7% 5.169 2.10092 Hasil belajar Bahasa Indonesia dengan GPT 20 0.412 16.9% 1.918 2.10092
Analisis korelasi Rank Spearman pada klaster 2 menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat  antara  hasil  belajar  matematika  dan  skor  GPT.  Sebagaimana  ditunjukkan  dalam  Tabel  5, korelasi  positif  sebesar  0.773  ditemukan  antara  hasil  belajar  matematika  dan  skor  GPT,  yang dikategorikan  kuat  berdasarkan  tabel  interpretasi  korelasi  Lestari  &  Yudhanegara  (2015).  Ini menunjukkan bahwa peningkatan hasil belajar matematika diikuti dengan peningkatan skor GPT. Dengan nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 yang lebih besar dari 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , hubungan antara hasil belajar matematika dan ChatGPT signifikan secara statistik, sehingga 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 𝑎 diterima. Koefisien determinasi sebesar 59.7% menunjukkan bahwa sebagian besar variabilitas dalam skor GPT dapat dijelaskan oleh hasil belajar matematika.
Analisis korelasi Rank Spearman menunjukkan adanya korelasi positif antara hasil belajar Bahasa Indonesia dan skor GPT. Sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 5, korelasi positif sebesar 0.412 ditemukan antara hasil belajar Bahasa Indonesia dan skor GPT, yang dikategorikan sedang berdasarkan  tabel  interpretasi  korelasi  Lestari  &  Yudhanegara  (2015).  Ini  menunjukkan  bahwa peningkatan  hasil  belajar  Bahasa  Indonesia  diikuti  dengan  peningkatan  skor  GPT,  meskipun korelasinya  hanya  tergolong  sedang.  Namun,  dengan  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 yang  lebih  kecil  dari 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , hubungan  antara  hasil  belajar  Bahasa  Indonesia  dan  ChatGPT  tidak  signifikan  secara  statistik, sehingga 𝐻 0 tidak  ditolak  dan 𝐻 𝑎 ditolak.  Koefisien  determinasi  sebesar  16.9%  menunjukkan

## Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
bahwa hanya sebagian kecil variabilitas dalam skor GPT dapat dijelaskan oleh hasil belajar Bahasa Indonesia.

## SIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan penelitian dan pengolahan data, hasilnya menunjukkan bahwa adanya korelasi  yang  signifikan  antara  hasil  belajar  Matematika  dan  hasil  belajar  Bahasa  Indonesia terhadap hasil skor hasil pengerjaan soal matematika dengan bantuan ChatGPT. Nilai koefisien korelasi  sebesar  0,512  menunjukkan  korelasi  yang  cukup  kuat  dan  positif,  dengan  kontribusi sebesar  26,26%.  Hubungan  hasil  belajar  matematika  dengan  hasil  skor  hasil  pengerjaan  soal matematika dengan bantuan ChatGPT pada ukuran sampel memiliki nilai koefisien korelasi positif sebesar  0.828  yang  menunjukkan  hubungan  yang  kuat,  dengan  kontribusi  sebesar  68.5%, sedangkan  hubungan  golongan  sedang  memiliki  koefisien  korelasi  positif  sebesar  0.773  yang menunjukkan  hubungan  yang  kuat  dengan  kontribusi  sebesar  59.7%.  Hubungan  hasil  belajar Bahasa Indonesia dengan hasil skor pengerjaan soal matematika dengan bantuan ChatGPT pada ukuran sampel memiliki nilai koefisien korelasi positif sebesar 0.334 yang menunjukkan hubungan yang  lemah  dengan  kontribusi  sebesar  11.1%.  Korelasi  ini  diharapkan  dapat  memberikan pertimbangan dalam merencanakan proses pembelajaran dengan implementasi ChatGPT dengan mempertimbangkan aspek-aspek pada kemampuan matematika dan kemampuan Bahasa.

## DAFTAR PUSTAKA
Alalawi, S. J. S., Shaharanee, I. N. M., & Jamil, J. M. (2023). Clustering student performance data using  k-means  algorithms.  Journal  of  Computational  Innovation  and  Analytics  (JCIA), 2(1), 41-55. https://doi.org/10.32890/jcia2023.2.1.3
Bagus, C. Y. I. (2018). Analisis kemampuan representasi matematis siswa dalam menyelesaikan soal lingkaran pada kelas vii- b mts assyafi’iyah gondang. Suska Journal of Mathematics Education, 4(2), 115. https://doi.org/10.24014/sjme.v4i2.5234
Faisal, R. A. (2019). Influence of personality and learning styles in english language achievement. Open Journal of Social Sciences, 07(08), 304-324. https://doi.org/10.4236/jss.2019.78022
Jang, E. J. (2023). Evaluation of affective domains and technology acceptability of collaborative learning  using  generative  ai  chatgpt  of  preservice  teachers.  Institute  of  Brain-Based Education
Korea National University of Education, 13(3). https://doi.org/10.31216/bdl.20230014
Kasmiati,  Hastuty  Musa  &  Andi  Quraisy  (2022).  Pengaruh  Kemampuan  Verbal,  Kemampuan Numerik, dan Kecerdasan Emosional Terhadap Hasil Belajar Matematika. Jurnal Inovasi .Pendidikan Matematika.
Larasati, A., Hajji, A. M., Handayani, A. N., Azzahra, N., Farhan, M., & Rahmawati, P. (2019). Profiling  academic  library  patrons  using  k-means  and  x-means  clustering.  International Journal of Technology, 10(8), 1567. https://doi.org/10.14716/ijtech.v10i8.3440
Lei,  J.  (2022).  An  analytical  model  of  college  students’  mental  health  education  based  on  the clustering  algorithm.  Mathematical  Problems  in  Engineering,  2022,  1-11. https://doi.org/10.1155/2022/1880214
Lestari  dan  Yudhanegara.  2015.  Penelitian  Pendidikan  Matematika.  Bandung  :  PT.  Refika Aditama.

## Jurnal Didactical Mathematics, Vol. 6 No. 2 Oktober 2024 hal. 141-150,

## Isnan Sunu Yuntaro, Mokhammad Ridwan Yudhanegara
Liu,  R.  (2022).  Data  analysis  of  educational  evaluation  using  k-means  clustering  method.
Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 1-10. https://doi.org/10.1155/2022/3762431
Maulina, D., Pramudiyanti, P., Rakhmawati, I., & Meriza, N. (2021). Program pendampingan kegiatan kompetisi sains nasional bidang biologi siswa sman 5 bandar lampung. Wikrama Parahita : Jurnal Pengabdian Masyarakat, 5(1), 73-79.
https://doi.org/10.30656/jpmwp.v5i1.2818
Mulyati, Y. (2014). Hakikat keterampilan berbahasa. Jakarta: PDF Ut. ac. id hal, 1.
Nangim,  N.  and  Hidayati,  K.  (2021).  Analisis  kemampuan  representasi  matematis  siswa  saat pembelajaran  dalam  jaringan  di  masa  pandemi  covid-19.  AKSIOMA:  Jurnal  Program Studi Pendidikan Matematika, 10(2), 1034. https://doi.org/10.24127/ajpm.v10i2.3593
Nuryanti, N., Rosyana, T., & Rohaeti, E. E. (2018). Pengaruh metode inkuiri terbimbing terhadap kemampuan  penalaran  dan  self  confidence  siswa  smp.  JPMI  (Jurnal  Pembelajaran Matematika Inovatif), 1(3), 401. https://doi.org/10.22460/jpmi.v1i3.p401-408
Perkins,  I.  and  Flores,  A.  (2002).  Mathematical  notations  and  procedures  of  recent  immigrant students.  Mathematics  Teaching  in  the  Middle  School,  7(6),  346-351. https://doi.org/10.5951/mtms.7.6.0346
Rahman, I. H., Yassar, M. M., Fauziah, N. S., Rohmi, N., & Sugilar, H. (2019). Analisis kesalahan dalam menyelesaikan soal komunikasi matematis materi bangun ruang. Jurnal Perspektif, 3(1), 47. https://doi.org/10.15575/jp.v3i1.36
Rhamdania, N. and Basuki, B. (2022). Kemampuan komunikasi matematis siswa smp pada materi bangun  ruang  sisi  datar  di  kampung  gudang  kecamatan  bayongbong  kabupaten  garut. Jurnal  Inovasi  Pembelajaran  Matematika:  PowerMathEdu,  1(2),  201-212. https://doi.org/10.31980/powermathedu.v1i2.2232
Rianto, A. (2017). Daya prediksi tugas problem solving terhadap penguasaan konsep matematika prodi  teknik  sipil.  Innovation  of  Vocational  Technology  Education,  7(1). https://doi.org/10.17509/invotec.v7i1.6074
Sallam, M., Salim, N.  A.,  Barakat,  M., &  Al-Tammemi,  A. B.  (2023).  Chatgpt  applications  in medical, dental, pharmacy, and public health education: a descriptive study highlighting the advantages and limitations.
Narra J, 3(1), e103.
https://doi.org/10.52225/narra.v3i1.103
Santosa, R. G., Lukito, Y., & Chrismanto, A. R. (2021). Classification and prediction of students’ gpa  using  k-means  clustering  algorithm  to  assist  student  admission  process.  Journal  of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 7(1), 1. https://doi.org/10.20473/jisebi.7.1.1-10
Seyal, A. H., Siau, N. Z., & Suhali, W. S. H. (2019). Evaluating students’ personality and learning styles in higher education: pedagogical considerations. International Journal of Learning,
Teaching and Educational Research, 18(7), 145-164.
https://doi.org/10.26803/ijlter.18.7.10
Shaikh  Zikra  Riyaz  and  Shaikh  Suvaid  Salim  (2023).  Google's  bard  and  open  ai's  chatgpt: revolutionary  ai  technologies  and  their  impact  on  education.  International  Journal  of Advanced  Research  in  Science,  Communication  and  Technology,  195-202. https://doi.org/10.48175/ijarsct-12127
Wang, Y., Shen, H., & Chen, T. J. (2023). Performance of chatgpt on the pharmacist licensing examination  in  taiwan.  Journal  of  the  Chinese  Medical  Association,  86(7),  653-658. https://doi.org/10.1097/jcma.0000000000000942