Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 78 - 84 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Teknik Pengembangan Rencana Tugas Kelas berbasis Kecerdasan Generatif sebagai Solusi Untuk Menangani Kecurangan
dengan Bantuan AI
Generative Intelligence-based Classroom Assignment Plan Development Technique as a Solution to AI-Integrated Cheating
Acep Hendra 1* , Handoko Supeno 2
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi & Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pasundan
1 acephendra@unibi.ac.id, 2 handoko@unpas.ac.id*

## Abstract
Education is vital for the development of a nation and a country. Unfortunately, teaching techniques and processes, especially task  assignment  strategies,  tend  to  lag  behind  the  rapid  advancement  of  technology.  This  leads  to  a  lack  of  prevention  of cheating,  which  is  now  made  easier  with  the  existence  of  artificial  intelligence,  especially  generative  intelligence  with extraordinary abilities to create instant task answers. If left unchecked, this can decrease the quality of education in Indonesia. Although  studies  on  the  utilization  of  generative  intelligence  have  been  conducted  extensively,  there  is  still  no  practical methodology guiding educators to plan student tasks based on generative intelligence. This research proposes a methodology for developing class task plans based on generative intelligence, which we call Generative AI-based Classroom Task Planning (GACTP). The limited implementation of GACTP shows that 85% of students feel they better understand the task material, 80% of students feel more confident in completing tasks after going through the stages in GACTP, 90% of students believe that using generative intelligence with GACTP is not cheating but a tool to help them understand the material, and there is a 15% increase in the average class task scores compared to the previous year.
Keywords : generative AI, teaching and learning process, AI-assisted teaching

## Abstrak
Pendidikan merupakan hal yang vital bagi perkembangan sebuah bangsa dan negara. Sayangnya teknik dan proses  belajar mengajar  terutama  strategi  pemberian  tugas  ajar  yang  ada  cenderung  tertinggal  dengan  kemajuan  teknologi  yang  semakin pesat,  hal  ini  menyebabkan  minimnya  pencegahan  kecurangan  yang  saat  ini  semakin  dimudahkan  dengan  keberadaan kecerdasan buatan terutama kecerdasan generatif dengan kemampuan yang luar biasa untuk menciptakan jawaban tugas secara instan.  Jika  terus  dibiarkan  maka  hal  ini  dapat  menurunkan  kualitas  pendidikan  di  Indonesia.  Walaupun  kajian  mengenai pemanfaatan  kecerdasan  generatif  telah  banyak  dilakukan  namun  masih  belum  ada  metodologi  praktis  yang  membimbing pengajar  untuk  dapat  merencanakan  tugas  siswa  berbasis  kecerdasan  generatif  tersebut.    Penelitian  ini  mengusulkan metodologi  untuk  pengembangan  rencana  tugas  kelas  yang  berbasis  kecerdasan  generatif  yang  kemudian  kami  namakan sebagai Generative AI-based Classroom Task Planning(GACTP). Implementasi terbatas GACTP menunjukkan 85% siswa merasa lebih memahami materi tugas, 80% siswa lebih percaya diri mengerjakan tugas setelah melalui tahapan di GACTP, 90% siswa merasa bahwa penggunaan kecerdasan generative menggunakan GACTP bukanlah kecurangan namun sebagai alat bantu mereka memahami materi , dan terdapat 15% peningkatan rerata nilai tugas kelas dibandingkan tahun sebelumnya.
Kata kunci : kecerdasan generatif, proses belajar mengajar, kecurangan dengan bantuan AI.

## 1. Pendahuluan
Pemanfaatan kecerdasan buatan untuk pendidikan telah masuk menjadi perhatian UNESCO, dimana salah satu
penggunaan utama kecerdasan buatan untuk pendidikan adalah terkait dengan pengajaran dan pemberian tugas [1].  Pembelajaran  dengan  pengalaman  berkolaborasi [2]. Bahkan pada siswa berkebutuhan khusus [3]. Kita

## Acep Hendra, Handoko Supeno
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
dapat  memprediksi  prestasi  siswa  yang  akan  datang sehingga kemudian kita dapat melakukan mitigasi yang diperlukan [4]. Bahkan bisa memberi nilai dan umpan balik secara otomatis [5].
Perkembangan  generative  AI  tidak  bisa  diremehkan, beberapa  perangkat  lunak  seperti  ChatGPT  dan Education  co-pilot  telah  mengguncang  dunia  karena mampu untuk menghasilkan solusi yang tepat dari soal- soal  tugas  yang  diberikan  [6]  sehingga  hal  ini menyebabkan munculnya fenomena kecurangan dengan bantuan AI ( AI Assisted-Cheating ). Pertanyaannya  pertama  adalah  bagaimana  guru  dan institusi  pendidikan  merespon  ini?  Pertanyaan  kedua adalah  bagaimana  cara  guru  dan  institusi  pendidikan beradaptasi  pada  jaman  dimana  terdapat  sebuah perangkat  lunak  yang  dapat  menghasilkan  jawaban benar  secara  instan  yang  dapat  diakses  siswa dimanapun dan kapanpun [7].
Pada  zaman  sekarang,  terdapat  pergeseran  mengenai bidang  Pendidikan  yang  didorong  oleh  kemajuan teknologi.  Generative  AI  atau  kecerdasan  buatan generatif merupakan salah satu bidang teknologi yang berkembang  pesat  saat  ini,  tidak  terkecuali  memiliki dampak  signifikan  pada  dunia  pendidikan.  Pemberian tugas  secara  konvensional  sudah  tidak  efektif  karena kemunculan  aplikasi  berbasis  kecerdasan  generatif mampu  untuk  menjawab  tugas  yang  diberikan, sehingga  tugas  yang  dikumpulkan  tidak  lagi mencerminkan kualitas pemahaman siswa.
Disisi lain kecerdasan generatif juga memiliki  potensi yang bisa digali seperti kemampuan untuk menyampaikan  materi  pembelajaran  yang  disesuaikan dengan  gaya  belajar  individu  dapat  menghasilkan konten  pembelajaran  yang  lebih  relevan  dan  mudah dipahami  oleh  setiap  siswa,  kemampuan  untuk mengidentifikasi  preferensi  dan  kebutuhan  belajar siswa,  serta  dapat  menghasilkan  materi  pembelajaran berbasis  gambar  atau  video,  bagi  siswa  yang  lebih auditif. Selain itu, Generative AI juga membantu guru dalam  menyusun  materi  pembelajaran  dan  membuat perencanaan pelajaran dan tugas yang lebih efisien.
Beberapa  perangkat  kecerdasan  generatif  memiliki potensi  untuk  digunakan  dalam  rangka  mendukung proses  belajar  mengajar  seperti  [8],  [9],  [10]. Generative  AI  atau  kecerdasan  buatan  generatif memiliki  peran  yang  sangat  signifikan  dalam  dunia pendidikan saat ini. Salah satu peran utamanya adalah dalam menciptakan materi pembelajaran yang disesuaikan  dengan  gaya  belajar  individu.  Dengan menggunakan algoritma yang mampu mengidentifikasi preferensi dan kebutuhan belajar siswa, Generative AI dapat  menghasilkan  konten  pembelajaran  yang  lebih relevan  dan  mudah  dipahami  oleh  setiap  siswa. Misalnya,  bagi  siswa  yang  lebih  responsif  terhadap visual,  AI  dapat  menghasilkan  materi  pembelajaran berbasis gambar atau video, sementara bagi siswa yang
lebih  auditif,  AI  dapat  membuat  materi  pembelajaran berbasis audio atau narasi.
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  metodologi  untuk pengembangan  rencana  tugas  kelas  yang  berbasis kecerdasan  generatif  yang  dapat  diikuti  oleh  para pengajar secara praktis. Harapannya guru dan pengajar dapat merancang sebuah pengalaman belajar baru yang mengadopsi  kecanggihan  teknologi  saat  ini  sekaligus memahami serta meminimalisir terjadinya kecurangan berbantuan  kecerdasan  buatan  yang  rentan  dilakukan oleh siswa.
Kontribusi  yang  ditawarkan  penelitian  ini  adalah:  1. Mengusulkan  metode  praktis  pertama  mengenai  cara pemberian tugas berbasis penggunaan perangkat lunak dengan  kecerdasan  generatif;  Mengusulkan  metode pertama di bidang kecerdasan generatif yang memiliki jenjang  adopsi  disesuaikan  dengan  kesiapan  pengajar dan  lingkungan  kelas.  Hal  ini  memungkinkan  tingkat adopsi yang lebih luas dan mudah; Mengusulkan solusi mengenai bagaimana cara menangani kecurangan siswa dengan bantuan AI yang terintegrasi pada metode yang diusulkan..

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan teknik Preferred Reporting Items  for  Systematic  Reviews  and  Meta-Analyses (PRISMA STATEMENT) [11]. Setelah proses seleksi inklusi telah selesai dilaksanakan, berdasarkan kriteria yang  telah  ditetapkan,  hasil  utama  dari  karya  yang dipilih  adalah  dikodifikasi  dan  diekstraksi,  lalu dijadikan premis untuk mengusulkan metode dan teknik yang diusulkan pada paper ini. pengumpulan data studi pustaka atau studi literatur.
Penelitian kepustakaan merupakan studi yang mempelajari buku-buku referensi serta hasil penelitian sebelumnya  yang  sejenis  yang  berguna  untuk mendapatkan  landasan  terori  mengenai  masalah  yang akan diteliti. Adapun langkah-langkah dalam penelitian kepustakaan  ini  adalah  sebagai  berikut,  pemilihan topik,  eksplorasi  informasi,  menentukan  fokus penelitian,  pengumpulan  sumber  data,  persiapan penyajian  data,  dan  penyusunan  laporan.  Teknik analisis data yang digunakan adalah metode analisis isi. Dalam  analisis  isi  dilakukan  proses  memilih, membandingkan, menggabungkan dan memilah berbagai  pengertian  hingga  ditemukan  data  yang relevan.
Untuk  menjamin  relevansi  pada  literatur  yang digunakan maka ditentukan kata kunci pencarian daftar pustaka berbasis co word analysis [12] seperti Artificial Intelligence  For  education,  Generative  AI  For Education, Education with AI, Assessment with AI, dan Evaluation with AI
Pemanfaatan  teknologi  digital  untuk  mendukung pembelajaran telah diteliti misalkan penggunaan Digital

## Acep Hendra, Handoko Supeno
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
Game  Based  Learning  [13].  Namun  pendekatan pembelajaran  dengan  bantuan  digital  yang  masih konvensional terdistrupsi dengan keberadaan kecerdasan generatif  yang marak pada  akhir-akhir  ini. Kesadaran  mengenai  resiko  penyalahgunaan  aplikasi kecerdasan  generatif  telah  diteliti  oleh  beberapa penelitian,  salah  satunya  adalah  [14]  yang  justru menyarankan untuk memberikan edukasi pemanfaatan kecerdasan generatif pada siswa daripada mengacuhkan keberadaan kecerdasan generatif tersebut oleh institusi pendidikan.  Beberapa  penelitian  kemudian  mencoba untuk mengakomodir keberadaan kecerdasan generatif tersebut pada bidang pendidikan seperti [15]. Salah satu aspek  penting  terkait  proses  belajar  mengajar  adalah pemberian  tugas,  yang  juga  terdampak  oleh  resiko kecurangan  oleh  kecerdasan  generatif  ini  sehingga evaluasi hasil tugas siswa menjadi tidak relevan karena siswa  menggunakan  kecerdasan  generatif  untuk menyelesaikan tugasnya. Beberapa penelitian sebenarnya  telah  mencoba  untuk  memberikan  solusi terkait  bagaimana  memberikan  tugas  dimana  hasil pengumpulan  tugas  oleh  siswa    dapat  dipercaya walaupun  dengan  adanya  keberadaan  kecerdasan generatif.  Paling  tidak  ada  dua  pendekatan  yang dikembangkan  oleh  para  peneliti,  pertama  dengan mencegah  kecurangan  termasuk  kecurangan  dengan kecerdasan  generatif  seperti  [16]  dan  kedua  dengan mengakomodir  pemanfaatan  kecerdasan  generatif dalam  pemberian  tugas  seperti  [17].  Penelitian  ini mengadopsi  pendekatan  akomodir  seperti  yang dilakukan oleh [17], namun dilapangan disadari bahwa kemampuan  pengajar  untuk  mengadopsi  kecerdasan generatif dalam pemberian tugas tidak bisa disamakan. Oleh  karena  itu  terdapat  permasalahan  terkait  metode seperti  yang  bisa  diikuti  oleh  pengajar  untuk mengadopsi  pemberian  tugas  berbasis  kecerdasan generatif.  Penelitian  ini  mencoba  mencoba  mencari solusi terkait kesenjangan tersebut dengan menawarkan pendekatan  praktis  yang  berjenjang  agar  pengajar termasuk  yang  awam  dapat  mengadopsi  pemberian tugas berbasis kecerdasan generatif tersebut.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Daripada  menawarkan  kerangka  kerja  yang  kompleks dan komprehensif seperti [14], penelitian ini membahas mengenai  satu  aspek  saja  yaitu  mendorong  adopsi penggunaan generative AI untuk pemberian tugas. Hal ini  bukan  berarti  tidak  menganggap  bahwa  kerangka kerja yang komprehensif tidak penting, namun peneliti berpendapat  bahwa  diperlukan  sebuah  metode  praktis yang memudahkan guru dan pengajar yang konvensional untuk mulai mengadopsi dan membiasakan  diri  terhadap  pengggunaan  kecerdasan generative. Penggunaan kerangka kerja yang komprehensi membuat kesulitan  untuk  adopsi awal di kalangan guru yang pengajar yang konvensional.
Implementasi  pembelajaran  adaptif  [18]  ini  juga memberikan  data  berharga  bagi  pendidik.  Guru  dapat memantau  kemajuan  setiap  siswa  secara  real-time, mendapatkan  insight  tentang  area  yang  membutuhkan perhatian lebih, dan menyesuaikan strategi pengajaran mereka sesuai dengan kebutuhan siswa.
Untuk  dapat  mengadopsi  kecerdasan  buatan,  maka perlu  ada  pernyataan  jelas  dari  tenaga  pengajar mengenai 3 hal [1] yaitu: 1. Learning with AI : Institusi Pendidikan  dan  Guru  harus  memahami  manfaat penggunaan perangkat AI kecerdasan buatan di edukasi 2.  Learning  about  AI:  Institusi  Pendidikan  dan  Guru harus memahami cara penggunaan perangkat kecerdasan  buatan  3.  Preparing  for  AI:  Institusi Pendidikan  dan  guru  harus  siap  terhadap  perubahan yang disebabkan penggunaan kecerdasan buatan.
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  usulan metodologi Generative  AI-based  Classroom  Task Planning (GACTP) yang terinspirasi dari [14]. Berbeda dengan penelitian lain, GACTP mengusulkan arsitektur yang berjenjang, disesuaikan dengan kesiapan pengajar dan lingkungan kelas. Level adopsi yang diusulkan ada tiga  yaitu:  Adopsi  awal    seperti  yang  terlihat  pada Gambar 1; Adopsi menengah seperti yang terlihat pada Gambar  2;  Adopsi  lanjut  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 3.
PENILAIAN AKTIVITAS ASINKRON AKTIVITAS SINKRON SOAL DAN TUGAS SOFTWARE KECERDASAN GENERATIF OBJEKTIF DAN TARGET KOMPETENSI Chatgpt Fliki dst PRESENTASI COLLABORATIVE FORUM Gambar 1. Arsitektur Generative AI-based Classroom Task Planning (GACTP) untuk adopsi awal per tugas. Metode ini cocok untuk kelas kecil
Untuk  tahap  adopsi  awal  GACTP  pada  Gambar  1 diperuntukkan  untuk  sebuah  kelas  kecil  sebagai pengenalan  pemberian  tugas  berbantuan  kecerdasan generative untuk guru dan siswa. Pada metode ini guru

## Acep Hendra, Handoko Supeno
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
tidak  perlu  untuk  membuat  perencanaan  pemberian tugas  jangka  panjang,  cukup  hanya  memikirkan mekanisme  dan  teknis  pemberian  sebuah  tugas berbantuan kecerdasan generatif untuk satu tugas saja. Pemberian  tugas  dibagi  menjadi  dua  tahap,  pertama adalah  tahap  pengerjaan  tugas  yang  dinamakan aktivitas asinkron dan kedua adalah tahap pengumpulan tugas yang dinamakan sebagai tahap sinkron.
Pada tahap asinkron maka ada guru tidak cukup hanya menetapkan  jawaban  benar  untuk  tugas  tersebut  saja melainkan harus sudah memikirkan mengenai objektif pengerjaan  tugas  dan  target  kompetensi  pengerjaan tugas  yang  diberikan.  Tabel  1  adalah  contoh  objektif dan  target  kompetensi  untuk  dengan  contoh  materi perkalian agar lebih universal.
Berikutnya  guru  perlu  mengidentifikasi  perangkat lunak  berbasis  kecerdasan  generatif  mana  saja  yang potensial  digunakan  untuk  menyelesaikan  tugas  yang diberikan. Misalkan yang paling riskan adalah chat gpt dimana siswa dapat langsung menuliskan soal tugas dan langsung  keluar  jawabannya.  Jika  pola  tugas  hanya mengumpulkan jawaban yang benar maka siswa dapat menyalin  hasil  dari  aplikasi  tanpa  memahami  objektif dan target kompetensi yang diberikan. Tentu saja hal ini tidak diharapkan oleh guru.
Oleh  karena  itu  penulis  menyarankan  bentuk pengumpulan  tugas  yang  berbentuk  presentasi  atau
forum kolaboratif.  Presentasi dilakukan jika guru atau mentor  tersedia  untuk  menyimak  dan  melakukan penilaian  pada  presentasi  siswa,  sedangkan  forum kolaboratif dilakukan jika mau melibatkan siswa dalam menjaga kualitas tugas yang diberikan.
Tabel 1. Contoh objektif pembelajaran dan target kompetensi dengan studi kasus tugas perkalian
No Objektif Pembelajaran Target Kompetensi 1 Memahami konsep dasar perkalian
Siswa dapat menjelaskan ide dasar di balik operasi perkalian 2 Mengidentifikasi simbol dan terminologi perkalian. Siswa dapat mengenali dan menggunakan simbol perkalian dengan benar. 3 Menghafal tabel perkalian 1- 10. Siswa dapat menyebutkan hasil perkalian dasar tanpa menggunakan bantuan.
Penggunaan  aplikasi  kecerdasan  generatif  juga  bisa mendorong pembelajaran adaptif dan kreatif [15] yang dapat  memberikan  ilmu  dan  masukan  berharga  bagi guru  dan  siswa.  Gambar  2  dan  3  adalah  contoh  soal tugas  dan  kemungkinan  jawaban  siswa  menggunakan aplikasi kecerdasan generatif. Jawaban siswa ini dapat dikumpulkan  dalam  bentuk  presentasi  dan  forum kolaboratif.  Pendekatan  ini  juga  memitigasi  potensi kecurangan  pengerjaan  tugas  berbasis  kecerdasan buatan yang dapat menurunkan kualitas pendidikan di Indonesia.
Gambar 2. Contoh tugas yang mendorong penggunaan kecerdasan generatif. (kiri) contoh kata kunci yang dimasukan siswa ke chatgpt. (kanan) contoh soal tugas.
Untuk  tahap  adopsi  menengah  GACTP,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4  ditujukan  untuk  pengajar yang  dianggap  telah  cukup  mengenal  manfaat  dan penggunaan  aplikasi  berbantuan  kecerdasan  generatif.
Berbeda dengan GACTP untuk tahap adopsi awal, pada tahap  adopsi  menengah  guru  mulai  mengidentifikasi dan merencanakan tugas mana saja yang akan dijadikan tugas berbantuan kecerdasan generatif.
Gambar 3. Contoh tugas yang mendorong penggunaan kecerdasan generatif. (atas) contoh soal tugas yang bersifat forum kolaboratif. (bawah) siswa berusaha menciptakan lagu dengan bantuan aplikasi text to song berbasis kecerdasan generatif.
TA H A P 2 P EM B E R IA N T UG A S AKTIVITAS ASINKRON AKTIVITAS SINKRON SOAL DAN TUGAS SOFTWARE KECERDASAN GENERATIF OBJEKTIF DAN TARGET KOMPETENSI Chatgpt Fliki dst PRESENTASI COLLABORATIVE FORUM PENILAIAN T A H A P 1 P ER EN CA N A A N IDENTIFIKASI TOPIK ATAU KONTEN TUGAS MANAJEMEN PENYIMPANAN HASIL TUGAS Tugas Yang Layak Referensi Tugas Sesuai Topik
Gambar 4. Arsitektur Generative AI-based Classroom Task Planning (GACTP) untuk adopsi menengah dimana sudah ada perencanaan keseluruhan tugas
Gambar 5. Contoh penyimpanan referensi tugas di tahun sebelumnya menggunakan google drive
Ada beberapa hal baru yang mulai diperhatikan untuk adopsi  di  tahap  menengah.  Salah  satu  yang  paling ditekankan adalah perbaikan konten jawaban tugas dari tahun ke tahun. Oleh karena itu dalam pengerjaan tugas,

## Acep Hendra, Handoko Supeno
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
siswa  perlu  untuk  memiliki  referensi  tugas-tugas  di tahun  sebelumnya.  Guru  perlu  untuk  menyeleksi jawaban  siswa  mana  saja  yang  potensial  untuk menginspirasi siswa di tahun selanjutnya. Penyimpanan hasil jawaban tugas tersebut bisa menggunakan apapun, salah  satu  yang  paling  praktis  adalah  menggunakan google drive seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Untuk  tahap  adopsi  lanjut  GACTP  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  6  bertujuan  untuk
mengintegrasikan  pemberian  tugas  yang  kreatif berbantuan  kecerdasan  generatif  dengan  kuis  yang memiliki  fitur  penilaian  otomatis.  Disarankan  aplikasi kuis  yang  digunakan  memiliki  fitur  gamifikasi  seperti gimkit  [19]  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Alasan  penggunaan  kuis  adalah  untuk  mengukur kompetensi siswa dengan pengukuran yang lebih eksak [20], dan mendekati bentuk dari ujian akhir yang akan dihadapi oleh siswa.
Gambar 6. Arsitektur Generative AI-based Classroom Task Planning (GACTP) untuk adopsi lanjut dimana setelah diberikan tugas berbasis kecerdasan generative lalu diberikan kuis yang berbasis gamifikasi dengan penilaian otomatis
Gambar 7. Gimkit sebagai salah satu contoh alat bantu kuis dengan elemen gamifikasi yang memiliki fitur penilaian dan pemantauan nilai secara otomatis. (Atas) kuis yang dikerjakan siswa. (Bawah) halaman pemantauan oleh guru
Elemen  gamifikasi  [21]  yang  dimaksud  adalah penggunaan  bentuk  game  dalam  mengerjakan  kuis namun tidak menghilangkan esensi dari kuis itu sendiri.
Elemen gamifikasi digunakan agar kesenjangan antara pengerjaan  tugas  yang  kreatif  berbasis  kecerdasan generative dengan kuis tidak terlalu jauh. Penggunaan kuis  yang  terlalu  serius  beresiko  membuat  siswa menjadi  frustasi  sehingga  menyebabkan  kepercayaan diri siswa yang telah terbangun saat mengerjakan tugas berbantuan  kecerdasan  generatif  sebelumnya  menjadi hilang dan siswa tergoda untuk curang kembali.
Berikutnya disarankan bahwa tugas penilaian kuis oleh guru  digantikan  oleh  aplikasi  otomatis,  sehingga  guru bisa  fokus  pada  pemantauan  dan  penanganan  siswa yang dideteksi memiliki pemahaman yang cukup untuk sebuah  materi  yang  dideteksi  dari  nilai  kuis  siswa tersebut.
GACTP versi adopsi lanjut telah diuji coba pada kelas terbatas  di  tingkat  pendidikan  universitas  dan  hasil kuisioner  yang  diberikan  menunjukan  bahwa  hanya 50%  siswa  merasa  memahami  materi  tugas  yang diberikan  aktivitas  asinkron,  persentase  ini  meningkat menjadi 85% pada saat dilakukan aktivitas sinkron. Hal ini  membuktikan  bahwa  pembagian  dua  tahap  untuk adopsi tugas berbantuan kecerdasan generatif berhasil. 80% siswa merasa lebih percaya diri mengerjakan kuis setelah melalui tahapan di GACTP, 90% siswa merasa
TA H A P 2 P EM B ER IA N T U G A S AKTIVITAS ASINKRON AKTIVITAS SINKRON SOAL DAN TUGAS SOFTWARE KECERDASAN GENERATIF OBJEKTIF DAN TARGET KOMPETENSI Chatgpt Fliki dst PRESENTASI COLLABORATIVE FORUM TA H A P 1 P ER EN CA N A A N IDENTIFIKASI TOPIK ATAU KONTEN TUGAS MANAJEMEN PENYIMPANAN HASIL TUGAS Tugas Yang Layak Referensi Tugas Sesuai Topik TA H A P 3 P EM B ER IA N Q U IZ PEMBUATAN QUIZ DENGAN ELEMEN GAMIFIKASI MENGERJAKAN QUIZ PEMANTAUAN DAN PENANGANAN

## Acep Hendra, Handoko Supeno
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
bahwa penggunaan kecerdasan generative menggunakan  GACTP  bukanlah  kecurangan  namun sebagai  alat  bantu  mereka  memahami  materi,  dan terdapat  peningkatan  15%  nilai  kuis  rerata  kelas dibandingkan tahun sebelumnya.

## 4.   Kesimpulan
Kecerdasan generatif untuk dunia pendidikan memiliki potensi  yang  besar  untuk  meningkatkan  kualitas Pendidikan  karena  dapat  membuka  cakrawala  baru pada  guru  dan  siswa,  meningkatkan  kreativitas  dan inovasi,  dan  meningkatkan  kepercayaan  diri  siswa. Walaupun  hasil  penelitian  pada  kelas  terbatas menunjukkan hasil yang memuaskan, namun penelitian ini belum mengukur perbedaan hasil saat menggunakan GACTP versi yang lebih sederhana. Penelitian ini juga belum  menguji  pemanfaatan  GACTP  untuk  tingkat pendidikan  yang  lebih  rendah.  Hal  ini  akan  dicoba untuk diteliti lebih lanjut pada penelitian berikutnya.

## Daftar Rujukan
[1] V.  González-Calatayud,  P.  Prendes-Espinosa,  and  R.  Roig- Vila,  “Artificial  Intelligence  for  Student  Assessment:  A Systematic Review,” Applied Sciences , vol. 11, no. 12, p. 5467, Jun. 2021, doi: 10.3390/app11125467.
[2] O. C. Santos and J. G. Boticario, “Involving Users to Improve the  Collaborative  Logical  Framework,” The  Scientific  World Journal , vol. 2014, pp. 1–15, 2014, doi: 10.1155/2014/893525.
[3] A.  S.  Drigas  and  R.-E.  Ioannidou,  “A  Review  on  Artificial Intelligence in Special Education,” in Information Systems, E- learning, and Knowledge Management Research , vol. 278, M. D. Lytras, D. Ruan, R. D. Tennyson, P. Ordonez De Pablos, F. J.  García  Peñalvo,  and  L.  Rusu,  Eds.,  in  Communications  in Computer  and  Information  Science,  vol.  278.  ,  Berlin, Heidelberg:  Springer  Berlin  Heidelberg,  2013,  pp.  385–391. doi: 10.1007/978-3-642-35879-1_46.
[4] A. T. M. S. Ahamed, N. T. Mahmood, and R. M. Rahman, “An intelligent  system  to  predict  academic  performance  based  on different factors during adolescence,” Journal of Information and Telecommunication , vol. 1, no. 2, pp. 155–175, Apr. 2017, doi: 10.1080/24751839.2017.1323488.
[5] P. Rhienmora, P. Haddawy, S. Suebnukarn, and M. N. Dailey, “Intelligent  dental  training  simulator  with  objective  skill assessment and feedback,” Artificial Intelligence in Medicine , vol. 52, no. 2, pp. 115–121, Jun. 2011, doi: 10.1016/j.artmed.2011.04.003.
[6] S. Lau and P. Guo, “From ‘Ban It Till We Understand It’ to ‘Resistance  is  Futile’:  How  University  Programming Instructors  Plan  to  Adapt  as  More  Students  Use  AI  Code Generation  and  Explanation  Tools  such  as  ChatGPT  and GitHub Copilot,” in Proceedings of the 2023 ACM Conference on International Computing Education Research V.1 , Chicago IL USA: ACM, Aug. 2023, pp. 106–121. doi: 10.1145/3568813.3600138.
[7] M.  Wermelinger,  “Using  GitHub  Copilot  to  Solve  Simple Programming  Problems,”  in Proceedings  of  the  54th  ACM Technical  Symposium  on  Computer  Science  Education  V.  1 ,
Toronto  ON  Canada:  ACM,  Mar.  2023,  pp.  172–178.  doi: 10.1145/3545945.3569830.
[8] I.  Adeshola  and  A.  P.  Adepoju,  “The  opportunities  and challenges  of  ChatGPT  in  education,” Interactive  Learning
Environments , pp. 1–14, Sep. 2023,
doi:
10.1080/10494820.2023.2253858.
[9] N.  Nuramila,  A.  H.  Ali,  P.  D.  Agustin,  D.  N.  Djou,  and  E. Sartika,  “Pembuatan  Media  Pembelajaran  Berbasis  Virtual Assistant Pictory & Fliki AI (Artificial Intelligence) Di SMP Negeri  6  Kota  Gorontalo,” Jurnal  Pengabdian  Bersama Masyarakat Indonesia , vol. 2, no. 1, pp. 55–65, 2024.
[10]  A.  I.  Noviyanti,  N.  E.  Hidayanto,  and  P.  R.  Wijaya, “Pembelajaran  Berbasis  AI  (Artificial  Intelligence)  untuk Anak Usia Dini,” JECIE , vol. 7, no. 1, pp. 150–155, Dec. 2023, doi: 10.31537/jecie.v7i1.1514.
[11]  M. J. Page et al. , “The PRISMA 2020 statement: An updated guideline  for  reporting  systematic  reviews,” International Journal  of  Surgery ,  vol.  88,  p.  105906,  Apr.  2021,  doi: 10.1016/j.ijsu.2021.105906.
[12]  O. Faraji, K. Asiaei, Z. Rezaee, N. Bontis, and E. Dolatzarei, “Mapping  the  conceptual  structure  of  intellectual  capital research:  A  co-word  analysis,” Journal  of  Innovation  & Knowledge ,  vol.  7,  no.  3,  p.  100202,  Jul.  2022,  doi: 10.1016/j.jik.2022.100202.
[13]  N. A. M. Zin, A. Jaafar, and W. S. Yue, “Digital game-based learning  (DGBL)  model  and  development  methodology  for teaching history,” WSEAS  transactions  on  computers ,  vol.  8, no. 2, pp. 322–333, 2009.
[14]  V. R. Lee, D. Pope, S. Miles, and R. C. Zárate, “Cheating in the  age  of  generative  AI:  A  high  school  survey  study  of cheating behaviors before and after the release of ChatGPT,” Computers  and  Education:  Artificial  Intelligence ,  vol.  7,  p. 100253, Dec. 2024, doi: 10.1016/j.caeai.2024.100253.
[15]  L. I. Ruiz-Rojas, P. Acosta-Vargas, J. De-Moreta-Llovet, and M.  Gonzalez-Rodriguez,  “Empowering  Education  with Generative  Artificial  Intelligence  Tools:  Approach  with  an Instructional Design Matrix,” Sustainability , vol. 15, no. 15, p.
11524, Jul. 2023, doi: 10.3390/su151511524.
[16]  J. Vykopal, V. Švábenský, P. Seda, and P. Čeleda, “Preventing Cheating in Hands-on Lab Assignments,” in Proceedings of the 53rd  ACM  Technical  Symposium  on  Computer  Science Education , Providence RI USA: ACM, Feb. 2022, pp. 78–84. doi: 10.1145/3478431.3499420.
[17]  S. S. Shanto, Z. Ahmed, and A. I. Jony, “PAIGE: A generative AI-based  framework  for  promoting  assignment  integrity  in higher education,” steme , vol. 3, no. 4, pp. 288–305, 2023, doi: 10.3934/steme.2023018.
[18]  A. Rodriguez‐Ascaso, J. G. Boticario, C. Finat, and H. Petrie, “Setting accessibility preferences about learning objects within adaptive elearning systems: User experience and organizational  aspects,” Expert  Systems ,  vol.  34,  no.  4,  p. e12187, Aug. 2017, doi: 10.1111/exsy.12187.
[19]  G. Avşar, C. Ozan, and E. Aydin, “The effect of reinforcement using  the  Gimkit  game  on  learning  the  subject  in  nursing students,” Nurse  Education  in  Practice ,  vol.  68,  p.  103595, Mar. 2023, doi: 10.1016/j.nepr.2023.103595.
[20]  C.  D.  Riggs,  S.  Kang,  and  O.  Rennie,  “Positive  Impact  of Multiple-Choice  Question  Authoring  and  Regular  Quiz Participation on Student Learning,” LSE , vol. 19, no. 2, p. ar16, Jun. 2020, doi: 10.1187/cbe.19-09-0189.
[21]  A. Manzano-León et al. , “Between Level Up and Game Over: A  Systematic  Literature  Review  of  Gamification  in Education,” Sustainability , vol. 13, no. 4, p. 2247, Feb. 2021, doi: 10.3390/su13042247.