## CHATGPT UNTUK MENDUKUNG PENCARIAN TOPIK SKRIPSI DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MEDAN
Bakti Dwi Waluyo 1 , , Erita Astrid 2 , Dadang Mulyana 3 , Binsar Maruli Tua Pakpahan 4 1,2,3,4 Universitas Negeri Medan
1 bakti_dw@unimed.ac.id , 2 eritaastrid@unimed.ac.id , 3 dadang@unimed.ac.id,
2 binsar_pakpahan@unimed.ac.id ,
Abstrak :  Pencarian  topik  skripsi  seringkali  menjadi  tantangan  bagi  mahasiswa,  terutama  mahasiswa kependidikan keteknikan untuk menentukan topik yang tepat sesuai dengan kebutuhan industri dan pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah ChatGPT mampu membantu mahasiswa dalam menemukan topik skripsi yang sesuai dengan minat dan bidang ilmunya. Penelitian ini menggunakan metode studi  eksploratif  yang  bertujuan  untuk  memahami  fenomena  atau  menjelaskan  hubungan  antara  variabel- variabel dalam suatu populasi. Penelitian ini dilakukan pada delapan prodi kependidikan di Fakultas Teknik Universitas Negeri Medan dengan jumlah populasi sebanyak 540 mahasiswa tahun masuk 2019. Pengambilan sampel menggunakan teknik convenience sampling dengan masing-masing sampel 10 mahasiswa setiap prodi, total sampel adalah 80 mahasiswa. Berdasarkan hasil survei, mahasiswa yang telah memiliki topik skripsi berjumlah 63 orang atau 79% dan mahasiswa yang belum memiliki topik skripsi berjumlah 17 orang atau 21%. Selanjutnya fokus terhadap hasil survei 17 mahasiswa yang belum memiliki topik skripsi. Dimana 17 mahasiswa telah memilih topik skripsi yang dihasilkan oleh ChatGPT, dengan delapan orang memilih karena latar belakang, enam orang karena sumber referensi, dan tiga orang karena metode penelitian. Berdasarkan tanggapan dari 14 responden mengungkapkan bahwa tidak pernah menemukan topik skripsi yang dipilih dan sisanya tiga orang pernah menemukan topik skripsi pada penelitian terdahulu. Dan 17 mahasiswa yang belum memiliki topik skripsi memberi tanggapan bahwa 100% topik yang dihasilkan oleh ChatGPT mempunyai nilai kebaharuan. Oleh karena itu, ChatGPT mempunyai inovasi untuk menemukan topik skripsi yang mempunyai nilai kebaharuan. Bahkan ChatGPT mampu merekomendasikan topik-topik skripsi yang diminta sesuai dengan keinginan dan keilmuan yang dimiliki.
Kata Kunci : ChatGPT, Topik Skripsi, Kependidikan
Abstract :  Finding  thesis  topics  can  often  be  a  challenge  for  students,  especially  engineering  education students,  as  they  strive  to  identify  the  most  appropriate  topic  that  aligns  with  industry  and  educational requirements. The purpose of this study is to determine the ability of ChatGPT to assist students in discovering thesis topics that match their interests and areas of expertise. This research uses an exploratory study method, which aims to understand phenomena or explain the relationship between variables within a population. The study was conducted in eight education programs at the Faculty of Engineering, Universitas Negeri Medan, with  a  total  population  of  540  students  from  the  2019  batch.  Sampling  was  done  using  the  convenience sampling technique with each sample of 10 students from each program of study, the total sample size was 80 students. Based on the survey results, students who already have a thesis topic 63 people or 79%, and students who do not have a thesis topic 17 people or 21%. In addition, focus on the survey results of 17 students who do not have a thesis topic. Seventeen students chose the thesis topic generated by ChatGPT, with eight people choosing it because of the background, six because of the reference source, and three because of the research method. Based on the responses of 14 respondents, it was revealed that they had never found the chosen thesis topic, and the remaining three people had found thesis topics in previous research. In addition, 17 students who did not have a thesis topic responded that 100% of the topics generated by ChatGPT had a novelty value. Therefore, ChatGPT is innovative in finding thesis topics with novelty value. Even ChatGPT can recommend the requested thesis topics according to one’s wishes and knowledge.
Keyword s : ChatGPT, Thesis Topic, Education

## PENDAHULUAN
Pencarian topik skripsi adalah tahap awal yang  sangat  penting  dalam  proses  penyusunan skripsi  (Fuadi  dkk.,  2022).  Topik  skripsi  yang dipilih  harus  sesuai  dengan  bidang  studi mahasiswa  dan  memiliki  kegunaan  yang  baik untuk  masa  depan.  Dalam  hal  ini,  Fakultas
Teknik  Universitas  Negeri  Medan  memiliki banyak  cabang  studi  yang  beragam,  seperti Pendidikan  Teknik  Bangunan,  Pendidikan Teknik Elektro, Pendidikan Teknik Mesin, dan lain-lain,  sehingga  membutuhkan  solusi  yang efektif  untuk  membantu  mahasiswa  dalam mencari topik skripsi.
Namun,  meskipun  merupakan  tahap penting, proses pencarian topik skripsi seringkali menimbulkan  kendala  bagi  mahasiswa.  Salah satu  kendala  utama  adalah  keterbatasan informasi, dimana mahasiswa kesulitan menemukan  informasi  dan  sumber  yang berkualitas dan relevan untuk menemukan topik skripsi  yang  sesuai.  Hal  ini  disebabkan  oleh beberapa faktor, seperti kurangnya aksesibilitas terhadap sumber informasi, keterbatasan waktu, dan  kurangnya  pemahaman  tentang  cara pencarian  informasi  yang  efektif  (Soyusiawaty & Jones, 2018).
Kendala  lain  yang  sering  dihadapi  oleh mahasiswa  adalah  kesulitan  menemukan  topik yang  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  mereka (Hulu & Simanjorang, 2021) (Farid dkk., 2021). Hal ini disebabkan oleh kurangnya pemahaman tentang  minat  dan  bakat  mereka  sendiri (Abdullah  &  Sucipto,  2020),  serta  kurangnya akses  informasi  mengenai  topik-topik  yang tersedia (Barus, 2022). Oleh karena itu, banyak mahasiswa yang memilih topik yang tidak sesuai dengan  minat  dan  bakat  mereka,  yang  pada akhirnya dapat mempengaruhi kualitas dan hasil dari skripsi tersebut.
Dengan melihat kendala-kendala tersebut, diperlukan  suatu  solusi  alternatif  yang  dapat membantu  mahasiswa  dalam  mencari  topik skripsi yang sesuai. ChatGPT merupakan salah satu  teknologi  yang  dapat  memberikan  solusi alternatif tersebut. ChatGPT adalah suatu sistem yang  dapat  menjawab  pertanyaan  pengguna melalui  bahasa  alami,  dan  dapat  memberikan informasi  dan  solusi  yang  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian ini akan diteliti bagaimana penerapan ChatGPT  dapat  membantu  mahasiswa  dalam mencari topik skripsi yang sesuai.
Dengan menggunakan ChatGPT, mahasiswa  dapat  dengan  mudah  mencari  topik skripsi  yang  sesuai  dengan  bidang  studinya. ChatGPT  juga  dapat  memberikan  rekomendasi topik  skripsi  yang  sesuai  dengan  minat  dan kemampuan  mahasiswa.  Dengan  demikian, proses  pencarian  topik  skripsi  akan  menjadi lebih efisien dan efektif.
Latar  belakang  ini  menunjukkan  betapa pentingnya  penerapan  ChatGPT  dalam  proses pencarian  topik  skripsi  di  Fakultas  Teknik  dan menjadi  dasar  dari  penelitian  yang  akan dilakukan.  Penelitian  ini  akan  mencoba  untuk menjawab  permasalahan  yang  ada  dan
membuktikan  efektivitas  penerapan  ChatGPT dalam mencari topik skripsi di Fakultas Teknik.

## Sejarah Singkat ChatGPT
Menurut (Aljanabi dkk., 2023) ChatGPT adalah  model  bahasa  yang  dikembangkan  oleh OpenAI yang memiliki potensi untuk merevolusi cara  kita  berinteraksi  dengan  teknologi.  Salah satu  kemungkinan  yang  paling  menarik  dari ChatGPT adalah potensinya untuk meningkatkan  pemrosesan  bahasa  alami ( natural  language  processing /  NLP)  dan pemahaman  bahasa  alami  ( natural  language understanding / NLU) dalam berbagai aplikasi. Secara khusus, ChatGPT dapat digunakan untuk mendukung  chatbot,  asisten  virtual,  dan antarmuka percakapan lainnya.
Bermula dari OpenAI, yaitu laboratorium penelitian kecerdasan buatan ( artificial intelligence /AI)  yang  melakukan  penelitian dengan  tujuan  untuk  mempromosikan  dan mengembangkan “AI yang ramah” dengan cara yang  bermanfaat  bagi  umat  manusia  secara keseluruhan  (OpenAI,  2015).  Organisasi  ini pertama  kali  didirikan  di  San  Francisco  oleh Elon  Musk,  Reid  Hoffman  pendiri  Linkedln, Peter  Thiel  salah  satu  pendiri  PayPal,  Stripe Greg  Brockman  mantan  Chief  Technology Officer,  dan  Sam  Altman  (yang  inkubator bisnisnya telah membantu perusahaan- perusahaan  seperti  AirBnB,  Dropbox,  dan Coinbase) (Metz, 2016).
Pada tahun 2020, OpenAI memperkenalkan Generative
Pre-Trained Transformer (GPT)  3  sebagai  terobosan  besar dalam bidang AI. GPT-3 dilatih dengan ratusan miliar  kata  (45  terabyte  teks)  (Cooper,  2021). Datasetnya  berasal  dari  Common  Crawl (organisasi  nirlaba  yang  merayapi  web  dan secara bebas menyediakan arsip dan datasetnya kepada  publik),  WebText2,  buku-buku  digital yang berada di internet, dan Wikipedia (Brown dkk., 2020).
Pada tanggal 30 November 2022, OpenAI meluncurkan pratinjau gratis ChatGPT (chatbot AI barunya). Chatbot adalah aplikasi perangkat lunak  berbasis  kecerdasan  buatan  yang  dapat melakukan  percakapan  layaknya  manusia. Pengguna  dapat  mengajukan  pertanyaan  atau membuat  permintaan,  dan  sistem  merespon dalam  hitungan  detik.  ChatGPT  mencapai  satu juta  pengguna  hanya  dalam  waktu  lima  hari setelah  peluncuran  awalnya  (Murati,  2022). GPT-3  adalah  peningkatan  substansial  dari
model  GPT  sebelumnya.  GPT-3  memiliki  175 miliar parameter (nilai yang coba dioptimalkan oleh  jaringan  syaraf  selama  pelatihan), dibandingkan dengan GPT-2 yang memiliki 1,5 miliar  dan  GPT  yang  memiliki  110  juta parameter  (Heaven,  2020)  (Grossman,  2020) (Laurent,  2020).  Pelatihan  ini  dilakukan  di superkomputer  AI  Microsoft  Azure  dan menghasilkan  GPT-3  dapat  digunakan  untuk berbagai macam aplikasi, "termasuk meringkas, menerjemahkan,  mengoreksi  tata  bahasa, menjawab pertanyaan, chatbots, menulis email, dan banyak lagi" (Floridi & Chiriatti, 2020).
Peningkatan ukuran model GPT-3 secara eksponensial  meningkatkan  performa  kinerja dengan  pesat  (Brown  dkk.,  2020).  Apalagi dengan  munculnya  GPT-4  yang  diperkirakan akan tersedia pada tahun 2023, memiliki sekitar 100 triliun parameter atau sekitar 500 kali lebih banyak daripada GPT-3. Dengan meningkatnya parameter  pada  GPT-4  sehingga  mendekati jumlah koneksi saraf di otak manusia (Romero, 2021)  (Kovanovic,  2022)  (Ocelot,  2023). Terdapat  spekulasi  bahwa  neuron  manusia memiliki parameter jaringan syaraf yang kurang lebih lama, menurut (Lauret, 2020) otak manusia memiliki  sekitar  100  miliar  neuron,  yang membentuk  sekitar  100  hingga  500  triliun koneksi sinaptik. Jika GPT-4 dapat mengungguli kecerdasan  manusia,  maka  GPT-4  harus  dapat menyimpan atau mengambil fakta, namun pada kenyataannya  GPT-4  hanya  pandai  dalam memprediksi  kata  berikutnya  dalam  urutan (Cooper, 2021).
Sistem Pendukung Pencarian Topik Skripsi Beberapa  artikel  ilmiah  yang  berkaitan dengan  sistem  pendukung  pencarian  topik skripsi  telah  banyak  dipublikasikan.  Artikel yang  ditulis  oleh  (Fuadi  dkk.,  2022)  dengan judul  “ Automasi  Penentuan  Tren  Topik  Skripsi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ”, dimana  penelitian  yang  telah  dilakukan menghasilkan aplikasi yang dapat mengklasifikasikan  topik  skripsi  berdasarkan judul  dan  abstrak.  Data-data  yang  digunakan adalah skripsi tahun 2015 sampai 2020. Melalui aplikasi  ini  mahasiswa  dapat  mengetahui  tren topik  skripsi  yang  banyak  diteliti  dan menghasilkan  keakurasian  tren  topik  skripsi sebesar 84% dari 70 data uji.
Artikel  yang  ditulis  oleh  (Merawati  & Hartati, 2018) dengan judul “ Sistem Rekomendasi  Topik  Skripsi  Menggunakan
Metode Case Based Reasoning ”, dimana sumber data  yang  digunakan  adalah  data  akademik mahasiswa  dari  tahun  2005  sampai  2012  yang terdiri  dari  judul  skripsi  dan  nama  dosen pembimbing. Data-data topik skripsi mahasiswa sebelumnya  akan  dibandingkan  dengan  topik skripsi  yang  baru  akan  diajukan.  Sehingga memunculkan  perhitungan  tingkat  kemiripan ( similarity ) antara topik lama dengan topik baru. Selanjutnya  sistem  mengambil  tiga  nilai kemiripan  tertinggi  untuk  ditampilkan  sebagai solusi dan rekomendasi untuk topik skripsi baru. Dengan begitu mahasiswa bebas memilih salah satu  topik  dan  dosen  pembimbing  berdasarkan hasil rekomendasi sistem. Dengan metode yang sama juga dilakukan oleh (Syafril Hidayat dkk., 2020)  untuk  sistem  rekomendasi  topik  skripsi Program Studi Informatika UPN “Veteran” Jawa Timur.
Artikel  yang  ditulis  (Farid  dkk.,  2021) yang  berjudul  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Naïve Bayes  Classifier ”.  Sistem  yang  dibangun berbasis  website,  dimana  topik  skripsi  yang dihasilkan  oleh  sistem  berdasarkan  nilai-nilai mata  kuliah  pilihan  yang  berjumlah  358  data. Akurasi  sistem  yang  telah  dibangun  sebesar 69,27%  karena  jumlah  data  dan  parameter hanyalah nilai mata kuliah pilihan.
Tulisan berikutnya berasal dari (Sembiring  dkk.,  2022)  dengan  judul  artikel “ Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  untuk  Menentukan  Judul Skripsi dan Jurnal Penelitian (Studi Kasus FTIK UNPRI) ”. Pengembangan sistem ini berdasarkan kuesioner  sebanyak  1400  data.  Variabel  yang digunakan  adalah  kemampuan  dasar  yang dimiliki mahasiswa, dimana mencakup kemampuan dalam menguasai bahasa pemrograman, perancangan aplikasi, peminatan mata kuliah, jumlah sertifikat pelatihan, dan nilai akademik.
Artikel selanjutnya dengan judul “ Implementasi Metode Electre untuk Menentukan  Topik  Skripsi ”  dilakukan  oleh (Danang  dkk.,  2020).  Sistem  ini  mampu merekomendasikan  topik  skripsi  berdasarkan kemampuan  masing-masing  mahasiswa.  Topik skripsi  yang  dihasilkan  berdasarkan  dari beberapa  kriteria,  diantaranya  presensi,  nilai tugas, nilai ujian tengah semester, dan nilai akhir semester.  Berdasarkan  penelitian  ini,  metode Elimination  and  Choice  Translation  Reality (ELECTRE)  mampu  merekomendasikan  topik
skripsi paling banyak adalah sistem pendukung keputusan.
Menentukan  topik  skripsi  juga  bisa dilakukan  dengan  menggunakan  metode  relasi fuzzy intuisionistik, oleh (Sulaiman dkk., 2022). Sampel  penelitian  ini  sebanyak  35  mahasiswa dari  prodi  matematika  semester  7.  Data  yang digunakan adalah nilai dari semester 1 hingga 6 dan data pilihan topik skripsi yang telah dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 43,3% atau 13  mahasiswa  yang  pilihan  topik  skripsinya sesuai  dengan  kompetensi  yang  dimiliki. Sisanya,  56,7%  atau  sebanyak  17  mahasiswa topik skripsinya tidak sesuai dengan kompetensinya.

## Dukungan ChatGPT Dalam Pendidikan
Kami  melakukan  pencarian  dengan software Publish  or  Perish  versi  8  di  Google Scholar  terhadap  artikel  akademis  yang  paling relevan  dengan  kata  kunci  “ChatGPT”  dengan pencarian maksimal 500. Selanjutnya kami pilih artikel yang paling relevan dalam artikel jurnal, artikel  prosiding,  artikel  non-akademik,  dan buku mengenai “GPT dan pendidikan tinggi”.
Artikel  pertama  yang  kami  tinjau  adalah karya  (Pavlik,  2023).  Artikel  ini  membahas kekuatan  dan  kelemahan  ChatGPT  dan merefleksikan  implikasi  dari  generator  teks tersebut  untuk  keperluan  jurnalisme  dan pendidikan  media.  Selanjutnya  laporan  singkat dari  (Huh,  2023),  bahwa  kemampuan  dan pengetahuan  interpretasi  ChatGPT  belum sebanding  dengan  mahasiswa  kedokteran  di Korea  yang  mengikuti  ujian  parasitologi.  Dua penelitian oleh (King, 2023) membahas tentang pendidikan keperawatan dan (King & chatGPT, 2023)  membahas  masa  depan  AI  dalam  dunia kedokteran  dengan  menempatkan  ChatGPT sebagai penulis pendamping.
Selanjutnya  tinjauan  singkat  yang berfokus pada ChatGPT dan pendidikan tinggi. Menurut (Yeadon dkk., 2022) ChatGPT sebagai ancaman serius terhadap kredibilitas esai bentuk pendek sebagai metode penilaian. (Cotton dkk., 2023)  mengambil  pendekatan  realistis  untuk mengevaluasi  peluang  dalam  menggunakan ChatGPT  dan  fokus  pada  pemanfaatan  asisten penulisan  yang  didukung  AI.  Sebagai  bagian dari  pendekatan  yang  lebih  luas,  (Tate  dkk., 2023)  memeriksa  implikasi  ChatGPT  untuk pendidikan dan menempatkannya dalam konteks historis teknologi pendidikan.
(Nisar  &  Shahzad  Aslam,  2023) menyimpulkan  bahwa  GPT-3  dapat  digunakan sebagai  referensi  cepat  dan  instrumen  belajar mandiri bagi mahasiswa pengobatan tradisional cina  dalam  studi  farmakologi  mereka  di Malaysia.  (Gilson  dkk.,  2022)  menguji  kinerja ChatGPT  pada  pertanyaan-pertanyaan  dalam lingkup  ujian  perizinan  medis  di  Amerika Serikat  ( United  States  Medical  Licensing Examination /USMLE)  dan  menemukan  bahwa AI  tersebut  sebagian  bekerja  pada  tingkat mahasiswa  kedokteran  tahun  ketiga.  (Zhai, 2022)  melakukan  uji  coba  yang  meminta ChatGPT untuk menulis makalah akademis dan menyimpulkan  bahwa  GPT  sangat  membantu dalam  menulis  makalah  yang  “koheren, (sebagian)  akurat,  informatif,  dan  sistematis”. (Zhai,  2022)  juga  mengusulkan  agar  para pendidik fokus pada peningkatan kreativitas dan keterampilan  berpikir  kritis  siswa  dengan merancang  tugas-tugas  pembelajaran  yang melibatkan  AI  dan  siswa  dalam  memecahkan masalah-masalah  yang  berkaitan  dengan akademik.
Terdapat juga beberapa artikel yang tidak berhubungan langsung dengan pembelajaran dan pengajaran  di  pendidikan  tinggi,  namun berfokus pada ChatGPT sebagai alat penelitian. Artikel-artikel ini relevan menurut kami, karena guru  dan  siswa  pendidikan  tinggi  dapat menggunakan  AI  untuk  tujuan  ini.  (Aydin  & Karaarslan,  2022)  bereksperimen  dengan menulis artikel akademis menggunakan ChatGPT  dan  menggunakan  perangkat  lunak anti-plagiarisme untuk memeriksa keaslian teks ChatGPT. (Dowling & Lucey, 2023) menyimpulkan  dalam  artikel  mereka  bahwa ChatGPT dapat membantu penelitian keuangan, terutama  dalam  hal  pembuatan  ide,  sintesis literatur,  dan  identifikasi  data.  Demikian  pula, (Alshater,  2022)  mengeksplorasi  penggunaan ChatGPT  untuk  penelitian  keuangan  secara khusus.  (Gao  dkk.,  2022)  membandingkan abstrak  ilmiah  yang  dihasilkan  oleh  ChatGPT dengan  abstrak  asli  menggunakan  detektor kecerdasan  buatan,  detektor  plagiarisme,  dan blind reviewer . Kami juga melampirkan tinjauan singkat tentang  beberapa  literatur  akademik  tentang GPT-3  dan  GPT-2  dalam  konteks  pendidikan tinggi. Artikel (Anson, 2022) kemampuan model bahasa  berbasis  AI  seperti  GPT-3  dan menawarkan saran tentang bagaimana instruktur dapat memenuhi tantangan dalam menyediakan
model  bahasa  tersebut  kepada  siswa.  (Tack  & Piech,  2022)  memberikan  penilaian  positif terhadap  kemampuan  pedagogis  GPT-3  dalam dialog  pendidikan  daring.  Studi  (Moore  dkk., 2022)  pada  mahasiswa  program  studi  kimia tingkat perguruan tinggi berfokus pada jawaban yang  dibuat  oleh  siswa,  dan  GPT-3  digunakan untuk mengevaluasi kualitasnya. Artikel (Elkins &  Chun,  2020)  menyimpulkan  bahwa  GPT-3 adalah alat kognitif yang penting untuk menulis karena dapat memberikan wawasan baru tentang gaya penulisan pada penulis sastra.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  model  studi eksploratif  yang  bertujuan  untuk  memahami fenomena  atau  menjelaskan  hubungan  antara variabel-variabel dalam suatu populasi. Selanjutnya,  hasil  dari  studi  eksploratif digunakan sebagai dasar untuk studi kuantitatif yang mengukur dan menganalisis data numerik. Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi apakah ChatGPT  dapat  membantu  mahasiswa  dalam mencari  topik  skripsi  bagi  mahasiswa  prodi kependidikan  di  Fakultas  Teknik  Universitas Negeri Medan.
Penelitian  ini  dilakukan  di  Fakultas Teknik  Universitas  Negeri  Medan  dari  bulan Oktober sampai November tahun 2022. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa semester tujuh  pada  tahun  akademik  2022/2023  dari delapan prodi kependidikan yang ada di Fakultas Teknik  (Waluyo,  2023a),  diantaranya  adalah Pendidikan Tata Boga sebanyak 70 mahasiswa, Pendidikan  Tata  Busana  90  mahasiswa, Pendidikan Tata Rias 63 mahasiswa, Pendidikan
Teknik  Bangunan  (PTB)  58  mahasiswa, Pendidikan Teknik Elektro (PTE) 61 mahasiswa, Pendidikan Teknik Mesin (PTM) 62 mahasiswa, Pendidikan Teknologi Informatika dan Komputer  (PTIK)  74  mahasiswa,  dan Pendidikan  Teknik  Otomotif  (PTO)  62 mahasiswa, total jumlah seluruh populasi adalah 540 mahasiswa. Pengambilan sampel menggunakan  teknik convenience  sampling dengan  masing-masing  sampel  10  mahasiswa setiap prodi, total sampel adalah 80 mahasiswa. Alasan  pemilihan  teknik convinience  sampling adalah  kemudahaan  akses  dan  ketersediaan individu  atau  subjek  untuk  diwawancarai  atau diobservasi.
Topik  skripsi  yang  menjadi  instrumen wawancara berasal dari jawaban yang diberikan oleh  ChatGPT.  Terdapat  dua  pertanyaan  yang yang diberikan kepada ChatGPT, yaitu “ tolong buatkan 10 topik skripsi … ” dan “ tolong buatkan 10  topik  skripsi  untuk  jurusan  pendidikan  … terhadap hasil belajar siswa ”. Berdasarkan dua pertanyaan  tersebut,  kami  meminta  ChatGPT memberikan  masing-masing  sebanyak  10 jawaban,  sehingga  total  yang  diberikan  oleh ChatGPT sebanyak 20 jawaban. Dari 20 jawaban yang  diberikan  ChatGPT,  kami  memilih  5 jawaban  yang  menurut  kami  paling  relevan terhadap  masing-masing  prodi.  Lima  jawaban tersebut adalah topik skripsi yang kami jadikan instrumen  wawancara  kepada  mahasiswa. Dokumen  pertanyaan  dan  jawaban  dari ChatGPT  secara  lengkap  kami  lampirkan  pada referensi ini (Waluyo, 2023b). Daftar pertanyaan yang terdapat dalam instrumen wawancara dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar pertanyaan di dalam instrumen wawancara
No. Pertanyaan
1 Apakah anda sudah memiliki topik skripsi?
2 Berdasarkan topik skripsi yang dihasilkan oleh artificial intelligence , topik mana yang anda pilih?
3 Berdasarkan topik skripsi yang ada pilih pada nomor 2, alasan apakah yang paling mendasari anda memilih topik tersebut?
4 Apakah topik yang dihasilkan oleh artificial intelligence berdasarkan pilihan pada nomor 2 sesuai dengan minat anda?
5 Apakah topik skripsi yang dihasilkan oleh artificial intelligence pada nomor 2 belum pernah anda temui sebelumnya?
6 Apakah topik skripsi yang dihasilkan oleh artificial intelligence pada nomor 2 sesuai dengan kasus- kasus atau keadaan yang terjadi pada masa sekarang (mempunyai nilai kebaharuan)?

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil survei terhadap 80 mahasiswa prodi kependidikan  di  Fakultas  Teknik  Universitas Negeri Medan tahun angkatan 2019. Hasil survei terhadap  Prodi  Pendidikan  Teknik  Bangunan
(Waluyo,  2023c),  Prodi  Pendidikan  Teknik Elektro  (Waluyo,  2023d),  Prodi  Pendidikan Teknologi Informatika dan Komputer (Waluyo, 2023j),  Prodi  Pendidikan  Teknik  Mesin (Waluyo,  2023h),  Prodi  Pendidikan  Teknik
Otomotif  (Waluyo,  2023i),  Prodi  Pendidikan Tata  Boga  (Waluyo,  2023e),  Prodi  Pendidikan Tata  Busana  (Waluyo,  2023f),  dan  Prodi Pendidikan  Tata  Rias  (Waluyo,  2023g)  dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  survei  diperoleh informasi  responden  dengan  jenis  kelamin  39 orang  laki-laki  dan  41  orang  perempuan (Gambar 1). Persentase jenis kelamin responden secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 2, dimana jumlah perempuan 51% dan jumlah laki- laki 49%.
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  3, jumlah  mahasiswa  angkatan  2019  yang  telah
memiliki  judul  skripsi  berjumlah  63  orang. Dimana semua responden dari mahasiswa Prodi PTE, PTIK, dan Tata Boga sudah memiliki judul skripi.  Sedangkan  jumlah  mahasiswa  yang belum  memiliki  judul  skripsi  berjumlah  17 orang.  Persentase jumlah mahasiswa yang telah memiliki  judul  skripsi  dengan  yang  belum memiliki judul skripsi dapat dilihat pada Gambar 4.  Berdasarkan  Gambar  4  jumlah  responden yang  telah  memiliki  judul  skripsi  adalah  79% dan  yang  belum  memiliki  judul  skripsi  adalah 21%.
Tabel 2. Rekapitulasi hasil survei mahasiswa kependidikan FT UNIMED
N o Prodi Jenis Kelamin Butir petanyaan sesuai Tabel 1 1 2 3 4 5 6 L P Suda h
Be lu m A B C  D E A B C
Se sua i
Ti da k Se su ai
Suda h
Be lu m Ad a
Ti da k 1 PTB 7 3 6 4 5 0 1 4 0 6 1 3  10  0 3 7 9 1 2 PTE 7 3 10 0 6 1 1 2 0 4 1 5 6 4 4 6  10  0 3 PTIK 3 7 10 0 3 2 1 3 1 4 2 4 6 4 6 4 7 3
4 PTM 9 1
6 4 6 0 1 2 1 4 3 3  10  0 2 8  10  0 5 PTO 9 1
5 5 1 2 2 2 3 6 3 1 9 1 3 7 8 2 6 Tata Boga 4 6 10 0 2 3 1 3 1 5 1 4  10  0 3 7  10  0 7 Tata Busana 0 10 8 2 1 7 0 0 2 7 2 1 9 1 5 5  10  0 8 Tata Rias 0 10 8 2 5 1 1 0 3 4 3 3  10  0 4 6  10  0
Jumlah 39 41  63  17  29  16  8  16  11  40  16  24  70  10  30  50  74  6
Gambar 1. Grafik jumlah responden berdasarkan jenis kelamin
0 2 4 6 8 10 PTB PTE PTIK PTM
PTO Tata Boga Tata Busana Tata Rias 7 7 3 9 9 4 0 0 3 3 7 1 1 6 10 10 Ju m lah M ah asi sw a Program Studi Laki-Laki Perempuan
Kemudian kami berfokus kepada 17 orang responden yang belum memiliki judul atau topik skripsi.  Dimana  17  orang  tersebut  berasal  dari Prodi PTB, PTM, PTO, Tata Busana, dan Tata Rias (Gambar 3). Kami menawarkan topik-topik skripsi  yang  dihasilkan  oleh  ChatGPT berdasarkan  prodi  masing-masing  kepada  17 responden melalui survei dan wawancara. Hasil survei terhadap 17 orang responden yang belum memiliki topik skripsi dapat dilihat pada Tabel 3.
Pada  Tabel  3,  sebanyak  dua  orang responden pada Prodi PTB memilih topik pada
Point D, selebihnya satu orang memilih topik A dan  topik  C.  Empat  orang  pada  Prodi  PTM seluruhnya  memilih  topik  pada  Point  A. Responden pada Prodi PTO, sebanyak dua orang memilih topik B dan tiga orang masing-masing memilih  topik  C,  D,  dan  E.  Pada  Prodi  Tata Busana, sebanyak dua orang responden memilih topik  skripsi  pada  Point  B.  Selanjutnya  pada Prodi Tata Rias, masing-masing responden yang berjumlah dua orang memilih topik skripsi pada Point A dan E.
Gambar 2. Persentase jumlah responden berdasarkan jenis kelamin
Gambar 3. Jumlah mahasiswa yang sudah dan belum memiliki judul skripsi
Laki-Laki 49% Perempuan 51% 0 2 4 6 8 10 PTB PTE PTIK PTM
PTO Tata Boga Tata Busana Tata Rias 6 10 10 6 5 10 8 8 4 0 0 4 5 0 2 2 Ju m la h M ah as is w a Program Studi Sudah Belum Sudah 79% Belum 21%
Tabel 3. Topik skripsi yang dipilih oleh 17 responden
Prodi Jumlah Responden Point Topik Skripsi PTB 1 A Studi  tentang  pengaruh  model  pembelajaran  berbasis  proyek terhadap hasil belajar siswa jurusan pendidikan teknik bangunan 1 C Studi tentang keandalan struktur bangunan pada gempa bumi 2 D Optimasi  pemakaian  material  bangunan  untuk  mengurangi  dampak lingkungan PTM 4 A Analisis  pengaruh  metode  pembelajaran  project-based  learning (PjBL) terhadap hasil belajar siswa pada mata kuliah mesin PTO 2 B Evaluasi efektivitas penerapan teknologi terkini dalam pembelajaran bidang mekanik otomotif terhadap hasil belajar siswa 1 C Analisis  pengaruh  metode  pembelajaran  hands-on  terhadap  hasil belajar siswa dalam bidang mekanik otomotif 1 D Evaluasi  efektivitas  penggunaan  media  pembelajaran  dalam meningkatkan hasil belajar siswa bidang mekanik otomotif 1 E Analisis  peran  fasilitas  pembelajaran  dalam  meningkatkan  hasil belajar siswa bidang mekanik otomotif Tata Busana 2 B Analisis perbedaan hasil belajar siswa antara yang memiliki fasilitias pendidikan tata busana yang baik dan yang tidak Tata Rias 1 A Studi  tentang  dampak  tata  rias  terhadap  perilaku  hidup  sehat  bagi remaja perempuan 1 E Pengembangan aplikasi virtual tata rias sebagai media belajar bagi siswa tata rias
Selanjutnya,  17  orang  responden  diberi pertanyaan  sesuai  Point  3  pada  Tebel  1,  yaitu alasan  mendasar  memilih  topik  skripsi  yang ditawarkan  oleh  ChatGPT  melalui  instrumen survei  (Gambar  5).  Berdasarkan  hasil  survei, delapan orang menjawab karena latar belakang. Latar  belakang  ini  memuat  masalah-masalah yang  ingin  diteliti  setelah  melakukan  survei awal.  Pada  umumnya  mahasiswa  tahun  masuk 2019  telah  melakukan  kegiatan  pengenalan lapangan persekolahan 1 dan 2 (PLP 1 dan PLP 2). Dimana dalam kegiatan ini mahasiswa sudah melakukan survei dan
mengetahui permasalahan-permasalahan yang ada di sekolah dan merumuskannya menjadi topik skripsi.
Selanjutnya enam orang memilih sumber referensi,  karena  mudah  dalam  mengakses sumber referensi. Ketersediaan dan kemudahan mengakses  sumber  referensi  dari  buku,  jurnal, majalah,  maupun  penelitian  terdahulu  baik  di perpustakaan  jurusan,  perpustakaan  fakultas, maupun perpustakaan universitas.
Dan  tiga  orang  memilih  metode penelitian. Alasannya adalah responden ini telah mengerti  dengan  baik  dan  dapat  menerapkan metode  penelitian  dalam  topik  skripsi  yang diberikan  oleh  ChatGPT.  Dimana  metode penelitian  ini  mencakup  tahapan  desain penelitian,  instrumen  pengumpulan  data,  dan analisis data.
Gambar 5. Alasan mendasar memilih topik skripsi
Berdasarkan  pertanyaan  pada  point  4 Tabel  1  yaitu  “ Apakah  topik  yang  dihasilkan oleh  Artificial  Intelligence  yang  telah  dipilih sesuai  dengan  minat  anda?” .  Berdasarkan jawaban  dari  17  responden  yang  telah diwawancarai,  16  orang  menjawab  sesuai dengan  minat  dan  satu  orang  menjawab  tidak sesuai dengan minat (Gambar 6).
Berdasarkan  pertanyaan  pada  point  5 Tabel 1 mengenai topik skripsi yang dihasilkan oleh  ChatGPT  apakah  sudah  pernah  ditemui sebelumnya. Dalam kasus ini, maksudnya adalah apakah responden pernah menemukan dokumen atau naskah penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  orang  lain  baik  dalam  bentuk  skripsi  atau jurnal. Pada pertanyaan ini, 14 orang menjawab tidak  pernah  menemukan  dan  3  orang  pernah menemukan (Gambar 7).
Latar Belakang; 8 Metode Penelitian ; 3 Sumber Referensi
; 6
Pertanyaan terakhir yaitu point 6 Tabel 1 mengenai topik skripsi yang dihasilkan oleh AI apakah memiliki nilai kebaharuan. Berdasarkan jawaban dari 17 responden, semuanya menjawab bahwa  topik  skripsi  yang  dihasilkan  oleh ChatGPT  memiliki  nilai  kebaharuan  (Gambar 8).
Gambar 6. Kesesuaian topik skripsi dari AI dengan minat
Gambar 7. Menemukan topik skripsi pada penelitian terdahulu
Gambar 8. Terdapat kebaharuan topik skripsi yang dihasilkan dari AI

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  survei  terhadap  80 mahasiswa tahun masuk 2019 yang tersebar di 8 prodi  kependidikan  Fakultas  Tenik  Universitas Negeri  Medan.  Telah  didapatkan  informasi
bahwa  dari  keseluruhan  responden  hanya  17 mahasiswa  yang  belum  memiliki  topik  skripsi. Lalu  kami  berfokus  kepada  17  mahasiswa tersebut. Berdasarkan hasil survei, 17 mahasiswa yang belum memiliki topik skripsi berasal dari Prodi PTB, PTM, PTO, Pendidikan Tata Busana, dan  Pendidikan  Tata  Rias.  Selanjutnya  kami menawarkan topik skripsi yang dihasilkan oleh ChatGPT  dan  meminta  mereka  untuk  memilih salah  satu  topiknya  serta  meminta  untuk memberikan  alasannya.  Berdasarkan  hasil survei,  pemilihan  latar  belakang  merupakan alasan mendasar yang paling banyak dipilih oleh responden,  yaitu  delapan  orang.  Mengenai kebaharuan  topik  skripsi  yang  dihasilkan  oleh ChatGPT,  semua  responden  menjawab  bahwa topik  skripsi  yang  dihasilkan  dari  ChatGPT mempunyai  nilai  kebaharuan.  Arti  dari  nilai kebaharuan  adalah  sesuai  dengan  tuntutan  dan perkembangan zaman.
Penelitian  ini  hanya  menggunakan  dua pertanyaan  kepada  ChatGPT  dan  yaitu  “ tolong buatkan 10 topik skripsi …” dan “ tolong buatkan 10  topik  skripsi  untuk  jurusan  pendidikan … terhadap  hasil  belajar  siswa”.  Oleh  karena  itu topik-topik  yang  dihasilkan  oleh  ChatGPT terlalu umum dan tidak memiliki banyak variasi. Oleh  karena  itu,  untuk  penelitian  kedepannya akan diperluas dengan berbagai kata kunci yang relevan  dengan  prodi  dan  perkembangan  ilmu pengetahuan serta teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  A.,  &  Sucipto,  S.  (2020).  Prototipe Sistem  Cerdas  Dalam  Menentukan  Topik Skripsi  Menggunakan  Fuzzy  AHP  di Universitas  Muhammadiyah  Pontianak. Informatika  Mulawarman:  Jurnal  Ilmiah
Ilmu Komputer , 15 (2), 97–102.
https://doi.org/10.30872/jim.v15i2.2917
Aljanabi, M., Ghazi, M., Hussein Ali, A., Abas Abed,  S.,  &  Author,  C.  (2023).  ChatGpt: Open  Possibilities. Iraqi  Journal  for Computer Science and Mathematics , 4 (1), 62–64. https://journal.esj.edu.iq/index.php/IJCM/ article/view/539
Alshater,  M.  (2022). Exploring  the  Role  of Artificial  Intelligence  in  Enhancing Academic  Performance:  A  Case  Study  of ChatGPT .
https://doi.org/10.2139/ssrn.4312358
Anson, C. M. (2022). AI-Based Text Generation and the Social Construction of “Fraudulent Authorship”:  A  Revisitation.  Dalam
Sesuai; 16 Tidak Sesuai; 1 Pernah; 3 Tidak Pernah; 14 Punya 100% Tidak punya 0%
Composition Studies (Vol. 50). https://www.proquest.com/openview/26d9
d7b6f456c888cb42d7f5a62301b8/1?pq- origsite=gscholar&cbl=26283
Aydin,  Ö.,  &  Karaarslan,  E.  (2022).  OpenAI ChatGPT  Generated  Literature  Review: Digital  Twin  in  Healthcare. Emerging Computer Technologies . https://doi.org/10.2139/ssrn.4308687 Barus,  G.  (2022).  Mengulik  Tiga  Faktor Pendukung  Percepatan  Penulisan  Skripsi Mahasiswa. Scholaria: Jurnal Pendidikan
dan Kebudayaan , 12 (2), 96–108. https://doi.org/10.24246/j.js.2022.v12.i2.p 96-108
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S.,  Herbert-Voss,  A.,  Krueger,  G., Henighan,  T.,  Child,  R.,  Ramesh,  A., Ziegler,  D.  M.,  Wu,  J.,  Winter,  C.,  … Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot  Learners. Advances  in  Neural Information Processing Systems , 33 , 1877- 1901.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.1416 5 Cooper, K. (2021, November 1). OpenAI GPT- 3:  Everything  You  Need  to  Know . https://www.springboard.com/blog/data- science/machine-learning-gpt-3-open-ai/ Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting  and  Cheating:  Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT . https://doi.org/10.35542/osf.io/mrz8h Danang,  A.,  Utomo,  T.,  Andriyanto,  T.,  & Ristyawan,  A.  (2020).  Implementasi Metode  Electre  untuk  Menentukan  Topik Skripsi (IMEMTOPSI). Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri , 23–30. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i3.27 Dowling, M., & Lucey, B. (2023). ChatGPT for (Finance)  Research:  The  Bananarama Conjecture . https://doi.org/10.2139/ssrn.4322651
Elkins, K., & Chun, J. (2020). Can GPT-3 Pass a Writer’s Turing Test? Journal of Cultural
Analytics , 5 (2),
1–16.
https://doi.org/10.22148/001C.17212
Farid, Enri, U., & Umaidah, Y. (2021). Sistem pendukung  keputusan  rekomendasi  topik skripsi menggunkan naive bayes classifier. Journal  of  Information  Technology  and Computer
Science , 6 (1), 35–42.
https://doi.org/10.31328/jointecs.v6i1.207 6
Floridi,  L.,  &  Chiriatti,  M.  (2020).  GPT-3:  Its Nature, Scope, Limits, and Consequences. Minds  and  Machines , 30 (4),  681–694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-
09548-1
Fuadi,  W.,  Razi,  A.,  &  Fariadi,  D.  (2022). Automasi  Penentuan  Tren  Topik  Skripsi Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering. Serambi  Engineering , VII (2),
3072–3077.
https://ojs.serambimekkah.ac.id/jse/article/ view/4201
Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T.  (2022).  Comparing  scientific  abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using  an  artificial  intelligence  output detector,  plagiarism  detector,  and  blinded human reviewers. bioRxiv . https://doi.org/10.1101/2022.12.23.52161 0
Gilson, A., Safranek, C., Huang, T., Socrates, V., Chi,  L.,  Taylor,  R.  A.,  &  Chartash,  D. (2022). How  Does  ChatGPT  Perform  on the  Medical  Licensing  Exams?  The Implications  of  Large  Language  Models for  Medical  Education  and  Knowledge Assessment . https://doi.org/10.1101/2022.12.23.22283 901 Grossman,  G.  (2020,  September  3). We’re entering  the  AI  twilight  zone  between narrow  and  general  AI .  Venturabeat. https://venturebeat.com/ai/were-entering- the-ai-twilight-zone-between-narrow-and- general-ai/
Heaven,  W.  D.  (2020,  Juli  20). OpenAI’s  new language  generator  GPT-3  is  shockingly good  and  completely  mindless .  MIT
Technology
Review.
https://www.technologyreview.com/2020/ 07/20/1005454/openai-machine-learning- language-generator-gpt-3-nlp/
Huh, S. (2023). Are ChatGPT’s knowledge and interpretation  ability  comparable  to  those of  medical  students  in  Korea  for  taking  a parasitology  examination?:  a  descriptive study. Journal  of  Educational  Evaluation for Health Professions , 20 , 1. https://doi.org/10.3352/jeehp.2023.20.1
Hulu, D., & Simanjorang, R. M. (2021). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Topik Skripsi Program Studi Teknik Informatika
Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi , 4 (1), 64–68. https://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/articl e/view/2735
King,  M.  R.  (2023).  The  Future  of  AI  in Medicine:  A  Perspective  from  a  Chatbot. Annals of Biomedical Engineering , 51 (2), 291–295. https://doi.org/10.1007/s10439- 022-03121-w
King,  M.  R.,  &  chatGPT.  (2023).  A Conversation  on  Artificial  Intelligence, Chatbots,  and  Plagiarism  in  Higher Education. Cellular  and  Molecular
Bioengineering , 16 (1), 1–2. https://doi.org/10.1007/s12195-022- 00754-8
Kovanovic, V. (2022, Desember 15). The dawn of  AI  has  come,  and  its  implications  for education  couldn’t  be  more  significant . https://theconversation.com/the-dawn-of- ai-has-come-and-its-implications-for- education-couldnt-be-more-significant- 196383 Laurent,  J.  (2020,  Juli  22). GPT-3:  The  First
Artificial  General  Intelligence? Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/gpt-3-the- first-artificial-general-intelligence- b8d9b38557a1
Lauret,  J.  (2020,  Juli  22). GPT-3:  The  First Artificial General Intelligence? https://towardsdatascience.com/gpt-3-the- first-artificial-general-intelligence- b8d9b38557a1
Merawati, N. L. P., & Hartati, S. (2018). Sistem Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Metode  Case  Based  Reasoning. Jurnal
Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan , IV (3), 174–138. https://doi.org/10.33197/jitter.vol4.iss3.20 18.164 Metz, C. (2016, April 27). Inside OpenAI, Elon
Musk’s  Wild  Plan  to  Set  Artificial Intelligence Free .
https://www.wired.com/2016/04/openai- elon-musk-sam-altman-plan-to-set- artificial-intelligence-free/
Moore, S., Nguyen, H. A., Bier, N., Domadia, T., &  Stamper,  J.  (2022).  Assessing  the Quality  of  Student-Generated  Short Answer Questions Using GPT-3. Dalam I. Hilliger, P. J. Muñoz-Merino, T. de Laet, A.  Ortega-Arranz,  &  T.  Farrell  (Ed.), Educating for a New Future: Making Sense
of Technology-Enhanced
Learning Adoption (hlm.  243–257).  Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16290-
9_18
Murati, M. (2022, Desember 5). Tweets . Twitter. https://twitter.com/miramurati/status/1599 796191243669504
Nisar,  S.,  &  Shahzad  Aslam,  M.  (2023).  Is ChatGPT a good tool for T&CM students in studying Pharmacology? SSRN . https://doi.org/10.2139/ssrn.4324310 Ocelot,  L.  (2023,  Januari  2). ChatGPT-4,  The Newest  And  Most  Advanced  AI  System, Might  Prompt  A  Major  Shift  In  The  Way
We Communicate .
https://medium.com/inkwater- atlas/chatgpt-4-the-newest-and-most- advanced-ai-system-might-prompt-a- major-shift-in-the-way-we-fd764f97212c OpenAI.  (2015,  Desember  11). Introducing OpenAI . https://openai.com/blog/introducing- openai/
Pavlik,  J.  v.  (2023).  Collaborating  With ChatGPT: Considering the Implications of Generative  Artificial  Intelligence  for Journalism and Media Education.
Journalism  &  Mass  Communication Educator . https://doi.org/10.1177/107769582211495 77 Romero, A. (2021, September 11). GPT-4 Will Have  100  Trillion  Parameters  500x  the Size of GPT-3 .
https://towardsdatascience.com/gpt-4-will- have-100-trillion-parameters-500x-the- size-of-gpt-3-582b98d82253
Sembiring, C. S. D., Hanum, L., & Tamba, S. P. (2022). Penerapan Data Mining
Menggunakan  Algoritma  K-Means  untuk Menentukan  Judul  Skripsi  dan  Jurnal Penelitian  (Studi  Kasus  FTIK  UNPRI). Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu Komputer Prima , 5 (2), 80–85.
https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminfor masidanilmukomputer.v5i2.2393
Soyusiawaty,  D.,  &  Jones,  A.  H.  S.  (2018).
Penerapan antar muka bahasa alami dalam pencarian  informasi  skripsi  pada  suatu program studi. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 13– 18.
Sulaiman,  R.,  Artiono,  R.,  &  Rahajeng,  B.
(2022).  Menentukan  Topik  Skripsi
Mahasiswa  Dengan  Menggunakan  Relasi Fuzzy  Intuisionistik. Sainmatika:  Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam , 19 (1), 8. https://doi.org/10.31851/sainmatika.v19i1.
7927
Syafril  Hidayat,  M.,  Puspaningrum,  E.  Y.,  & Swari, H. P. (2020). Penerapan Case Based Reasoning  pada  Sistem  Rekomendasi Topik  Skripsi  Program  Studi  Informatika UPN  “Veteran”  Jawa  Timur. Jurnal
Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) , 1 (2), 272–281. https://doi.org/10.33005/jifosi.v1i2.95
Tack,  A.,  &  Piech,  C.  (2022).  The  AI  Teacher Test: Measuring the Pedagogical Ability of Blender  and  GPT-3  in  Educational Dialogues. Computation  and  Language . https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.0754 0
Tate,  T.,  Doroudi,  S.,  Ritchie,  D.,  Xu,  Y.,  & Warschauer,  M.  (2023). Educational Research  and  AI-Generated  Writing: Confronting the Coming Tsunami .
https://doi.org/10.35542/osf.io/4mec3
Waluyo,  B.  D.  (2023a).  Daftar  Mahasiswa Pengenalan Lapangan Kependidikan (PLP) - 2 Tahun 2022. Dalam Fighshare.Dataset . https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21995 075.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023b). Pertanyaan  dan jawaban untuk delapan prodi kependidikan di  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri Medan menggunakan ChatGPT . https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22014
656.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023c).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan  Teknik  Bangunan.  Dalam Figshare. Dataset (hlm. 1–20). https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22793 972.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023d).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan  Teknik  Elektro.  Dalam Figshare.Dataset (hlm.  1–20).  Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22794 020.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023e).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan  Tata  Boga.  Dalam Figshare (hlm. 1–20). Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22799 708.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023f).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan Tata Busana. Dalam Figshare (hlm. 1–20). Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22799 711.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023g).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan  Tata  Rias.  Dalam Figshare (hlm. 1–20). Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22799 723.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023h).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan Teknik Mesin. Dalam Figshare (hlm. 1–20). Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22799
180.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023i).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan  Teknik  Otomotif.  Dalam
Figshare (hlm. 1–20). Figshare.
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22799
675.v1
Waluyo,  B.  D.  (2023j).  Rekapitulasi  Survei Mahasiswa Tentang Topik Skripsi di Prodi Pendidikan  Teknologi  Informatika  dan Komputer.  Dalam Figshare (hlm.  1–20). Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22799 168.v1
Yeadon, W., Inyang, O.-O., Mizouri, A., Peach, A., & Testrow, C. (2022). The Death of the Short-Form  Physics  Essay  in  the  Coming AI Revolution . http://arxiv.org/abs/2212.11661
Zhai,  X.  (2022).  ChatGPT  User  Experience: Implications for Education. SSRN . https://doi.org/10.2139/ssrn.4312418