## ANALISIS KEEFEKTIFAN CHATGPT DALAM PERANCANGAN APLIKASI
Arif Rahman 1 , Idham 2* , M.Rizkillah 3
1,2,3 Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Mataram email : arif.rahman@ummat.ac.id *
Abstrak: Berdasarkan hasil penelitian yang telah direview, ChatGPT mampu menghasilkan aplikasi sesuai dengan kebutuhan bisnis yang telah ditetapkan. Proses dimulai dari perancangan Use Case Diagram, pembuatan desain database dengan Teknik PDM, hingga penghasilan kode program sesuai dengan permintaan pengguna. Namun, kekurangan dari penelitian-penelitian tersebut  terletak  pak  pembenaran  hasi  yang  diperoleh,  karena  mayoritas  penelitian  yang  berkaitan  dengan  ChatGPT  dalam bidang IT lebih difokuskan pada analisis keefektifan pembuatan kode program. Sedikit penelitian yang mendetail pada tahapan SDLC menggunakan ChatGPT. Proses penelitian dimulai dengan pembuatan Use Case Diagram, desain database menggunakan Teknik PDM, pembuatan kode program, dan pembuatan skenario pengujian dengan menggunakan ChatGPT. Hasil penelitian menunjukan  bahwa  ChatGPT  efektif  dalam  pembuatan  Use  Case  Diagram,  desain  database  dengan    Teknik  PDM,  dan pembuatan skenario pengujian. Namun, efektivitasnya tergantung pada spesifikasi kebutuhan yang detail dan penjelasan fitur yang lengkap dari aplikasi yang ingin dirancang untuk pembuatan skenario pengujian. Dalam pembuatan program, ChatGPT efektif dalam pembuatan program sederhana seperti login, dengan yarat intruksi yang diberikan harus mencakup database yang diguunakan dan variable kode program yang diperlukan. Namun, untuk pembuatan program yang kompleks, ChatGPT belum spenuhnya efektif. Hal ini karena ChatGPT dapat menciptakan kode program tanpa masalah, programmer harus memberikan intruksi secara sistematis, mulai dari data yang dibutuhkan hingga koreksi yang diperlukan, dan memberikan gambaran kode program agar ChatGPT memiliki pemahaman yang lebih baik dalam pembuatan kode program.
Kata Kunci : ChatGpt, SDLC, UML, Use Case Diagram, PDM, kode program, skenario pengujian
Abstract: Based on the research findings that have been reviewed, ChatGPT is capable of generating applications according to the established business needs. The process start with designing Use Case Diagrams, creating database designs using PDM Technique, and generating program code as per user requests. However, the shortcomings of these studies lie in justifying the obtained results, as the majority of research related to ChatGPT in the IT field is more focused on analyzing the effectiveness of program code generation. There is limited research detailing the stages of SDLC using ChatGPT. The research process begins with creating Use Case Diagrams, designing databases using PDM Technique, coding, and creating testing scenarios using ChatGPT. The research results indicate that ChatGPT is effective in generating Use Case Diagrams, designing databases with  PDM  Technique,  and  creating  testing  scenarios.  However,  its  effectiveness  depends  on  detailed  specification  of requirements and comprehensive feature explanations of the application intended for testing scenario creation. In program development, ChatGPT is effective in creating simple programs such as login, provided that the given instructions include the database used and the necessary program variables. However, for complex program development, ChatGPT is not yet fully effective. This is because while ChatGPT can generate program code seamlessly, programmers need to provide systematic instuctions,  starting  from  the  required  data  to  necessary  corrections,  and  prove  an  overview  of  the  program  code  so  that ChatGPT has a better understanding in program code generation.
Keywords : ChatGPT, SDLC, UML, Use Case Diagram, PDM, Program Code, Testing Scenarios

## PENDAHULUAN
ChatGPT  merupakan  model  kecerdasan buatan  yang  dikembangkan oleh  OpenAI[1].  Dalam waktu  sati  minggu  sejak  peluncuranya  pada  20 November  2022,  ChatGPT  telah  memiliki  satu  juta pengguna  [2].  Potensi  ChatGPT  dalam  merevolusi berbagai bidang, termasuk Pendidikan dan pengolahan esai, telah menjadi perhatian, Di bidang Teknologi  informasi,  ChatGPT  bermanfaat  dalam pembuatan  kode  perangkat  lunak  serta  memberikan bimbingan  dengan  menjelaskan  kode  yang  telah diberikan.  Selain  itu,  dalam  konteks  IT,  ChatGPT juga  digunakan  untuk  penyediaan  basis  data  dan analisisnya[3].
Dengan  ChatGPT  yang  mampu  merevolusi dan mempermudah pekerjaan terutama di bidang IT, banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk mengevaluasi seberapa efektif penggunaan ChatGPT dalam  konteks  tersebut.  Contohnya,  penelitian  yang
bertujuan  untuk  mengurai  peran  serta  kemampuan ChatGPT  dalam  pemrograman  computer,  seperti kemampuanya dalam memprediksi dan mengusulkan potongan  kode  berdasarkan  input  yang  diberikan, memperbaiki  kode  yang  bermasalah,  memberikan saran  untuk  optimalisasi  kode,  dan  sebagainya[4]. Dalam  penelitian  lainya,  fokusnya  adalah  pada interaksi  antara  ChatGPT  dan  pengembang  aplikasi dalam  kerangka  GIT.  Berdasarkan  hasil  penelitian, sebanyak 52,3% pengembang menggunakan ChatGPT  untuk  menghasilkan  kode  program, sementara sisanya menggunakanya untuk memperbaiki kode program yang telah ada[5]. Selain digunakan  untuk  mengubah  atau  membuat  kode program,  ChatGPT  juga  dimanfaatkan  untuk membuat  Use  Case  Diagram.  Dalm  konteks  ini, peneliti  menciptakan  sebuah  program  Bernama UCDGT (Use-Case Description Generator Based on Transformer Models) yag dikembangkan
menggunakan  Pyhton  dengan  integrasi  GPT-3. Dilakukan  tiga  kali  percobaan  untuk  membuat  Use Case dengan tiga kasus yang berbeda, dan hasil yang diperoleh  dari  UCDGT  terbukti  sangat  akurat[6]. Ketikan  menggunakan  hanya  ChatGPT  tanpa menyertakan  pembuatan  program  tambahan  untuk meningkatkan akurasinya, erdapat beberapa kekurangan berdasarkan eksperimen yang dilakukan terhadap  15  objek.  Salah  satunya  adalah  ChatGPT hanya  mampu  menangani  model-model  kecil[7]. Proses  perancangan  aplikasi  yang  komprehensif, berdasarkan SDLC, telah dilakukan dengan menerapkan CHatGPT pada setiap tahap, mulai dari pemahaman kebutuhan aplikasi, perancangan, proses pembuatan kode, hingga tahap pengujian. Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan, ChatGPT terbukti mampu mempercepat pengembangan perangkat lunak [8].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut, ChatGPT  terbukti  mampu  memenuhi  kebutuhan aplikasi berdasarkan business requirement yang ada. ChatGPT  dapat  memulai  proses  desain  dari perancangan  Use  Case  Diagram  hingga  pembuatan desain  database,  dan  mampu  menghasilkan  kode program  dengan  permintaan  yang  dimasukan Namum,  kekurangan  dari  penelitian-penelitian tersebut  terletak  pada  pembenaran  hasil  yang diperoleh, karena mayoritas penelitian yang dilakukan  terkait  ChatGPT  dalam  bidang  IT  lebih focus  pada  analisis  keefektifan  pembuatan  kode program,  Sedangkan  masih  sedikit  penelitian  yang melakukan  analisis  yang  mendetail  pada  tahapan- tahapan SDLC menggunakan ChatGPT.
Sehingga penelitian yang dilakukan difokuskan pada tahapan pembuatan aplikasi dengan menggunakan  objek  perancangan  aplikasi  sistem informasi  perkuliahan  (SIP),  menggunakan  model SDLC  dimana  setiap  tahap  telah  memiliki  refrensi model  yang  benar  dari  tim  pengembang.  Dengan memiliki  model  yang  tepat  pada  setiap  tahapan SDLC,  peneliti  dapat  menilai  efektivitas  ChatGPT dalam merancang aplikasi.

## TINJAUAN PUSTAKA ChatGPT
ChatGPT merupakan chatbot percakapan yang dikembangkan  oleh  OpenAI  yang  menggunakan pemrosesan  bahasa  alami  dalam  menghasilkan tanggapan yang sesuai dengan tanggapan yang dibuat oleh manusia[9]. SDLC SDLC  merupakan  proses  berkelanjutan mulai  dengan  planning,  analisis,  desain  dan implementasi [10].
Waterfall
Waterfall  merupakan  alur  hidup  klasis dengan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara berurutan  dimulai  dari  analisis,  desain  pengkodean, pengujian dan tahap pendukung [11].
UML dan Diagram Use Case
UML  atau  Unified  Modeling  Language merupakan  salah  satu  tools  yang  handal  untuk pengembangan  sistem  yang  berorientasi  objek. Sedangkan  Diagram  Use  Case    merupakan  teknik merekam kebutuhan fungsional sebuah sistem[12].

## Pyhsical Data Model
PDM atau Pyhsical Data Model merupakan model  yang  menggunakan  beberapa  tabel  dalam menggambarkan data serta relasi antara data [13].

## Codeigniter
Codeigniter  merupakan  freamwork  yang mengimplementasikan  aturan  MVC  berbasis  PHP. Kelebihan  dari  Codeginiter  salah  satunya  adalah mempercepat  pengerjaan  aplikasi  tanpa  harus menulis code program dari awal [14].
Black Box Testing dan Teknik Equivalence Partitions Black Box Testing memastikan setiap proses telah  berfungsi  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diharapkan.  Equivalence  Partitions  adalah  metode pengujian  yang  menerapkan  masukan  pada  setiap menu yang ada pada sisten informasi[15].

## METODE
Metode  penelitian  ini  menerapkan  SDLC (Software Development Life Cycle), yang mencakup semua  aktivitas  untuk  pengembangan  perangkat lunak melalui tahapan-tahapan yang telah ditentukan[16].  Pada  peneltiian  ini,  SDLC  yang digunakan adalah Waterfall, dimana setiap pekerjaan dalam  setiap  fase  harus  diselsaikan  sebelum  beralih ke  fase  berikutnya[17].  Waterfall  yang  digunakan oleh  peneliti  akan  disesuaikan  dengan  SDLC  yang digunakan untuk AI generatif[8].

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahap  pertama  adalah  spesifikasi  kebutuhan, yang  berguna  untuk  merumuskan  spesifikasi  yang diperlukan  dalam  merancang  suatu  sistem[18]. Peneliti  telah  memiliki  spesifikasi  kebutuhan  untuk sistem  informasi  perkuliahan  yang  akan  digunakan pada tahap selanjutnya.
Tahap desain terdiri dari dua sub-tahap, yaitu desain  basis  data  dan  desain  sistem[19].  Pada  tahap desain  sistem,  digunakan  UML  untuk  menjelaskan akur dan fungsi sistem[20]. Penggunaan UML hanya terbatas pada pembuatan diagram Use Case. Diagram Use Case digunakan untuk memahami fungsi-fungsi dalam sistem[21]. Desain Database dilakukan dengan menggunakan  model  Pyhsical  Data  Model  yang menggambarkan struktur tabel, termasuk kolom, tipe data dan hubungan antar tabel[22].
Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  pada tahap  penulisan  program  adalah  PHP  dengan framework  Codeigniter  3.  Codeigniter  menerapkan konsep  MVC  (Model  View  Controller)  dalam struktur kodenya [23].
Tahap  berikutnya  adalah  tahap  pengujian, yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  kembungkinan kesalahan  pada  sistem[24].  Metode  pengujian  yang digunakan adalah Black Box Testing dengan Teknik Equivalence  Partitions,  dimana  sistem  diuji  dengan memasukkan data ke ap;ikasi sesuai dengan kasus uji tertentu[15].
Tahap  selanjutnya  adalah  analisis  hasil  dari setiap  tahap  yang  telah  dilakukan,  dimana  efekvitas penggunaan ChatGPT dievaluasi pada setiap tahapan. Analisis  efevitas  perancangan  aplikasi  dimulai  dari tahap  deasin,  pembuatan  kode  program,  hingga pembuatan  skenarion  pengujian,  Pada  tahap  desain, termasuk  pembuatan  Use  Case  Diagram,  Desain PDM,  dan  pembuatan  skenario  pengujian,  peneliti Menyusun  4  skenario  uji  coba.  Pegujian  dengan  4 skenario dilakukan untuk membandingkan hasil yang dihasilkan  oleh  ChatGPT  dengan  hasil  yang  dibuat oleh  pengembang,  guna  mengetahui  kesesuaian antara keduanya.
Pada Uji Coba 1, peneliti memberikan intruksi detail, yaitu spesifikasi kebutuhan sebagai data yang harus digunakan oleh ChatGPT untuk membuat Use Case  Diagram  dan  Desain  PDM.  Pada  Uji  Coba  2, peneliti  melakukan  refresh  pada  ChatGPT  untuk memperbarui  hasil  yang  ditampilkan.  Disini,  akan diperiksa apakah terdapat perbedaan hasil dengan uji coba  sebelumnya.  Pada  Uji  Coba  3,  peneliti menghapus  direktori  ChatGPT  sebelumnya  dan kemudian  menduplikasi  instruksi  dari  Uji  Coba sebelummya  untuk  melihat  apakah  jawaban  yang dihasilkan  berbeda  dari  uji  coba  sebelumnya. Sedangkan  pada  Uji  Coba  4,  peneliti  membuat direktori  baru  dan  mengubah  intruksi  sebelumnya untuk  melihat  apakah  hasil  yang  dihasilkan  oleh ChatGPT berbeda atau tidak.
Tahap  pembuatan  kode  program  dibagi menjadi  dua  bagian.  Pertama,  pembuatan  kode program  sederhana  dengan  fitur  login.  Kemudian, pembuatan  kode  program  kompleks  dengan  fitur yang  digunakan  adalah  laporan  absensi.  Tujuanya adalah  untuk  mengamati  apakah  ChatGPT  mampu menghasilkan  kode  program  sesuai  dengan  intruksi yang  diberikan.  Terdapat  dua  uji  coba  dalam  tahap pembuatan kode program ini. Pada uji coba 1, peneliti
memberikan instruksi lengkap seperti menambahkan nama tabel dan kolom yang ada pada database yang digunakan,  serta  nama  halaman  redirect  yang ditentukan.  Pada  uji  coba  2,  peneliti  memberikan instruksi yang sama dengan uji coba 1, namun dengan penambahan  kode  program  untuk  membantu ChatGPT  menghasilkan  kode  program  yang  lebih presisi. Hasil penelitian digunakan untuk menganalisis  hasil  yang  diperoleh  pada  proses ChatGPT  dalam  tahap  desain,  pembuatan  kode program, dan pembuatan skenario pengujian.
Untuk  seluruh  proses  pembuatan  dengan ChatGPT,  peneliti  memberlakukan  batasan  koreksi terhadap  hasil  yaitu  maksimal  7  kali  hingga  hasil desain, skenario pengujian, dan kode program sudah sesuai dan tidak mengalami masalah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Spesifikasi Kebutuhan
Peneliti sudah memiliki spesfikasi kebutuhan sistem informasi perkuliahan sebagai berikut :
Tabel 1. Spesifikasi Kebutuhan
No Spesfikasi Kebutuhan
1 Admin dapat menambah dosen dengan data meliputi jenis_user yaitu admin dan dosen, nama, email, nidn dan juga password
2 Admin dan Dosen bisa melakukan login
3 Admin dan Dosen bisa menambah data mahasiswa meliputi nama dan nim
4 Admin dan Dosen bisa menambah data kelas yaitu nama kelas
5 Admin dan Dosen bisa menambah data mata kuliah meliputi nama, kode mata kuliah dan juga semesternya
6 Admin dan Dosen bisa membuat kelas mata kuliah dengan cara memilih mata kuliah yang sudah dibuat di point 5,memilih kelas yang sudah dibuat di point 4, memilih dosen yang sudah dibuat di point 1,menambah total pertemuan kelas tersebut, memilih perwakilan kelas dari data mahasiswa yang sudah dibuat di point 3 dan menambah tanggal dimulainya kelas
7 Admin dan Dosen bisa membuat kelas mahasiswa dimana admin dan dosen memilih kelas mata kuliah yang sudah dibuat di point 6 dan memilih mahasiswa yang sudah dibuat di point 3
8
Admin dan Dosen bisa membuat jenis nilai dengan cara memilih mata kuliah yang dibuat di point 5, membuat nama dari jenis nilai tersebut seperti nilai UTS, UAS, tugas dan lain-lain, menambah jenis perhitungan dan terakhir manambah bobot penilaian pada masing-masing jenis nilai dalam bentuk percent
9
Admin dan Dosen dapat memasukan nilai mahasiswa dengan cara memilih kelas mata kuliah yang dibuat pada point 6 dulu, setelah itu memilih jenis nilai yang ingin di isi nilainya, kemudian memilih mahasiswa yang dibuat di point 3, lalu memasukkan Nama nilanya dan input jumlah nilainya
10
Mahasiswa dapat melakukan absensi dengan kondisi sistem sudah berhasil login baik menggunakan akun admin ataupun akun dosen kemudian memiliih kelas mata kuliah yang dibuat pada point 6 dulu, setelah itu mahasiswa memilih data mahasiswanya yang dibuat pada point 3,menambah tanggal absensi yang dimasukan secara otomatis ataupun tanggal absensi yang dapat dipilih, kemudian menambah status masuk yang diinputkan sesuai dengan jam masuk untuk menentukan apakah mahasiswa ini telat atau tidak
11 Admin dan Dosen dapat mendownload jurnal perkulian yang berisi Pertemuan, hari/tanggal, judul bab, rincian
materi, metode pengajaran online/offline,jumlah hadir mahasiswa dan paraf dosen

## B. Tahap Desain
Tahap desain dimulai dengan pembuatan salah satu UML yaitu Use Case Diagram pada ChatGPT, berikut  hasil  dari  pembuatan  usecase  diagram tersebut :
Tabel 2. Desain Use Case Diagram dengan ChatGPT
Uji Coba Intruksi Jumlah Koreksi Uji Coba 1 (memberikan data yang detail) bisa membantu saya dalam merancang Use Case Diagram dengan spesifikasi kebutuhan sebagai berikut : (peneliti memberikan sepesfikasi kebutuhan) 0 Uji Coba 2 (melakukan refresh pada Intruksi untuk melihat apakah hasil memiliki perubahan) bisa membantu saya dalam merancang Use Case Diagram dengan spesifikasi kebutuhan sebagai berikut : (peneliti memberikan sepesfikasi kebutuhan) 0 Uji Coba 3 (melakukan input baru dengan intruksi yang sama) bisa membantu saya dalam merancang Use Case Diagram dengan spesifikasi kebutuhan sebagai berikut : (peneliti memberikan sepesfikasi kebutuhan) 0 Uji Coba 4 (melakukan input baru dengan intruksi yang berbeda) Buatkan saya Use Case Diagram menggunakan spesifikasi kebutuhan berikut ini : (peneliti memberikan sepesfikasi kebutuhan) 0
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  Desain Database dengan model Pysical Data Model, berikut proses pembuatan PDM tersebut pada ChatGPT :

## Tabel 3. Desain PDM dengan ChatGPT
Uji Coba Intruksi Jumlah Koreksi Uji Coba 1 (memberikan data yang detail) buatkan saya desain database dengan model
PDM berdasarkan spesifikasi kebutuhan berikut ini : (peneliti memasukan spesifikasi kebutuhan) 1 Uji Coba 2 (melakukan refresh pada
Intruksi untuk
melihat apakah hasil memiliki perubahan)
buatkan saya desain database dengan model
PDM berdasarkan spesifikasi kebutuhan berikut ini : (peneliti memasukan spesifikasi kebutuhan) 1 Uji Coba 3 (melakukan input baru dengan intruksi yang sama) buatkan saya desain database dengan model
PDM berdasarkan spesifikasi kebutuhan berikut ini : (peneliti memasukan spesifikasi kebutuhan) 1 Uji Coba 4 (melakukan input baru dengan intruksi yang berbeda)
buatkan saya desain database dengan model PDM berdasarkan spesifikasi kebutuhan berikut ini : (melakukan penambahan sepsfikasi yaitu admin dapat menambah jenis user seperti super admin
0
dan dosen merubah point 11 dengan menambahkan kalimat jurnal perkuliahan tidak ada peroses penginputan data)

## C. Pembuatan Kode Program
Langkah selanjutnya adalah tahap pembuatan kode  program.  Berikut  proses  pembuatan  kode program pada fitur yang sudah ditentukan :
Tabel 4. Pembuatan Kode Program Sederhana dengan
ChatGPT Uji Coba Intruksi Jumlah Koreksi Uji Coba 1 (memberik an intruksi detail)
buatkan saya kode program login kodeigniter 3 dengan nama table databasenya adalah user dengan kolom id,id_jenis_user,nama,email,nidn, password,sts_hapus. Jika login berhasil maka akan diredirect ke halaman admin/dashboard jika gagal akan kehalaman login dan data session yang disimpan adalah id_admin dan id_jenis_user
3 Uji Coba 2 ( memberika n intruksi lebih detail)
buatkan saya kode program login kodeigniter 3 dengan nama table databasenya adalah user dengan kolom id,id_jenis_user,nama,email,nidn, password,sts_hapus. Jika login berhasil maka akan diredirect ke halaman admin/dashboard jika gagal akan kehalaman login dan data session yang disimpan adalah id_admin dan id_jenis_user. Gunakan password verify karena jenis password menggunakan hash. Kemudian tambahkan set flashdata jika tidak berhasil login, 118cenario118i set flashdata sebagai berikut : ‘message’, ‘<div class=”a lert alert- danger” role=”alert”>Wrong password!</div>’ 0
Tabel 5. Pembuatan Kode Program Kompleks dengan
ChatGPT Uji Coba Intruksi Jumlah Koreksi Uji Coba 1 (memberikan intruksi detail) Uji Coba 1 (memberikan intruksi yang lengkap) 7 Uji Coba 2 ( memberikan intruksi dasar dengan
contoh kode program)
saya bertanya, saya ingin membuat laporan absensi dengan tampilan dibawah ini dan dibuat menggunakan kodeigniter 3, dan dibawa sudah saya sediakan database yang bisa digunakan untuk membuat laporan absensi ini, apakah bisa dibantu 0
dengan data-data ini ??
(peneliti memberikan tabel html dari contoh laporan absensi yang ingin dibuat) berikut database mysql yang dibutuhkan untuk membuat laporan absensi diatas : (peneliti
memberikan database yang dibutuhkan)

## D. Pembuatan Skenario Pengujian
Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  pengujian menggunakan Teknik Equivalence Partitions, berikut hasil  pembuatan  scenario  pengujian  meggunakan ChatGpt :
Tabel 6. Hasil Pembuatan Skenario Pengujian Uji Coba Intruksi Jumlah Koreksi Uji Coba 1 (memberikan data yang detail) buatkan saya skenario tes sistem informasi perkuliahan per fitur dengan Teknik Equivalence
Partitions dengan data yang harus digunakan untuk membuat skenario tes
sebagi berikut : (peneliti memberikan data detail fitur dan gambaran fitur terkait sistem) 0 Uji Coba 2 (melakukan refresh pada Intruksi untuk melihat apakah hasil memiliki perubahan) buatkan saya skenario tes sistem informasi perkuliahan per fitur dengan Teknik Equivalence
Partitions dengan data yang harus digunakan untuk membuat skenario tes
sebagi berikut : (peneliti memberikan data detail fitur dan gambaran fitur terkait sistem) 0 Uji Coba 3 (melakukan input baru dengan intruksi yang sama) buatkan saya skenario tes sistem informasi perkuliahan per fitur dengan Teknik Equivalence
Partitions dengan data yang harus digunakan untuk membuat skenario tes sebagi berikut : (peneliti memberikan data detail fitur dan gambaran fitur terkait sistem) 0 Uji Coba 4 (melakukan input baru dengan intruksi yang berbeda) buatkan saya skenario tes sistem informasi perkuliahan per fitur dengan Teknik Equivalence Partitions menggunakan data detail fitur di sistemnya berikut ini : (peneliti memberikan data detail fitur dan gambaran fitur terkait sistem) 0
Berdasarkan hasil penelitian.  Pembuatan Use Case Diagram menggunakan ChatGPT melalui 4 uji coba  berhasil  menghasilkan  diagram  yang  serupa dengan  dibuat  oleh  pengembang  tanp  perlu  adanya koreksi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  spesifikasi kebutuhan  yang  diberikan  peneliti  pada  setiap  fitu,
sehingga  Use  Case  Diagram  yang  dihasilkan  sama dengan yang dibuat pengembang.
Kemudian, dalam pembuatan PDM menggunakan ChatGPT pada Uji Coba1, Uji Coba 2, dan Uji Coba 3, terdapat satu kali koreksi karena hasil yang diperoleh masih kurang dalam hal jumlah tabel, serta  penambahan  satu  tabel  yang  tidak  ada  pada PDM yang dibuat oleh pengembang. Pada Uji Coba 4,  peneliti  memperbarui  spesifikasi  dengan  lebih mentail,  khususnya  terkait  penejlasan  fungsionalitas sistem.  Hal  ini  mengakibatkan  hasil  yang  diperoleh sesuai dengan PDM yang dirancang oleh pengembang,  dan  tidak  memerlukan  koreksi  lebih lanjut.
Pada tahap pembuatan  kode  program sederhana dengan ChatGPT, pada Uji Coba 1, peneliti memberikan intruksi dengan menjabarkan nama tabel beserta  kolomnya,  serta  mengindikasikan  arah pengguna  setelah  berhasil  atau  gagal  login.  Peneliti juga  mencantumkan  data  apa  saja  yang  harus ditambahkan.  Hasilnya,  peneliti  melakukan  koreksi sebanyak  3  kali  untuk  memperbaiki  kode  tersebut. Setelah koreksi ketiga, kode tersebut berhasil berjalan dengan  baik.  Pada  Uji  Coba  2,  tidak  ada  koreksi dikarenakan hasil yang dikeluarkan sudah sesuai.
Tahap  pembuatan  kode  program  kompleks dengan  ChatGPT  mengalami  bebera  perbedaan antara Uji Coba 1 dan Uji Coba 2. Pada Uji Coba 1, terjadi kegagalam dalam memberikan kode program sesuai dengan instruksi, dimana jumlah koreksi yang diberikan  oleh  peneliti  telah  mencapai  7  kali.  Ini disebabkan oleh kompelsitas instruksi yang diberikan peneliti, yang meliputi 3 jenis data, yaitu kode HTML untuk  laporan,  daftar  tabel  yang  digunakan,  dan instruksi  yang  rumit  mengenai  penyusunan  laporan. Sebaliknya,  paeda  Uji  Coba  2,  peneliti  hanya memberikan  2  jenis  data,  yaitu  kode  HTML  untuk laporan dan daftar database. Setelah hasil diperoleh, dilakukan koreksi untuk menambahkan data atau nilai tertentu  guna  memperbaiki  hasil.  Peneliti  juga memberikan  instruksi  berupa  contoh  kode  program, dengan  tujuan  agar  ChatGPT  dapa  berkerja  secara sistematis  dan  focus  dalam  menyelsaikan  masalah koreksi  yang  diberikan.  Hasil  dari  Uji  Coba  2  tidak memerlukan  koreksi  tambahan  untuk  memperbaiki error dalam program.
Selanjutnya,hasil
pembuatan skenario pengujian menggunakan Teknik Equivalence Partitions  dengan  4  jenis  Uji  Coba  telah  sesuai dengan  pembuatan  skenarion  pengujian  oleh pengembang. Fitur-fitur yang terdapat dalam sistem, sehingga  tidak  diperlukan  koreksi  tambahan  dalam pembuatan skenarion pengujian.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, ChatGPT terbukti efektif dalam beberapa aspek pembangunan perangkat lunak yaitu pembuatan Use Case Diagram, desain database dengan Teknik PDM, dan pembuatan
skenario  pengujian,  asalkan  aplikasi  yang  akan dirancang memiliki spesifikasi kebutuan yang detail dan  penjabaran  fitur  yang  lengkap  untuk  kebutuhan pembuatan skenario pengujian.
Dalam pembuatan program, ChatGPT efektif dalam  menghasilkan  program-program  sederhana seperti  fitur  login,  dengan  syarat  intruksi  yang diberikan harus mencakup database yang digunakan dan variable variable kode program yang dibutuhkan. Namum, untuk pembuatan program yang kompleks, ChatGPT  belum  sepenuhnya  efektif.  Hal  ini disebabkan karena dalam menciptakan kode program yang  sesuai  dan  bebas  dari  masalah,  programmer harus Menyusun instruksi secara sistematis, dimulai dari data yang diperlukan dan memberikan gambaran kode  program  yang  jelas  saat  melakukan  koreksi, sehingga ChatGPT dapat memiliki pemahaman yang lebih baik dalam pembuatan kode program.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar berfokush  pada  pengembangan  aplikasi  untuk pembuatan  desain  usecase,  database,program  dan skenario testing dengan memanfaatkan API ChatGPT yang sudah disediakan oleh OpenAI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. P. Ray, “ChatGPT: A comprehensive review on  background,  applications,  key  challenges, bias,  ethics,  limitations  and  future  scope,” Internet  Things  Cyber-Phys.  Syst. ,  vol.  3,  pp. 121–154, 2023,
doi:
10.1016/j.iotcps.2023.04.003.
[2] P.  Thaware,  S.  Trivedi,  and  P.  R.  Lakra, “ChatGPT:  is  it  really  a  threat  to  medical research  paper  writing?,” Ain-Shams  J. Anesthesiol. , vol. 15, no. 1, p. 67, Aug. 2023, doi: 10.1186/s42077-023-00365-z.
[3] M.  Halaweh,  “ChatGPT  in  education: Strategies  for  responsible  implementation,” Contemp.  Educ.  Technol. ,  vol.  15,  no.  2,  p. ep421, Apr. 2023, doi: 10.30935/cedtech/13036.
[4] “4.pdf.”
[5] K.  Jin,  C.-Y.  Wang,  H.  V.  Pham,  and  H. Hemmati, “Can ChatGPT Support Developers? An  Empirical  Evaluation  of  Large  Language Models for Code Generation.” Mar. 16, 2024. doi: 10.1145/3643991.3645074.
[6] A. T. Imam and I. Altawaiha, “The Use of the Pre-Trained  BERT  and  GPT-3  Models  to Automate  the  Composing  of  Use  Case
Descriptions.” Aug. 14, 2023. doi: 10.22541/au.169205044.43001223/v1.
[7] J.  Cámara,  J.  Troya,  L.  Burgueño,  and  A. Vallecillo, “On the assessment of generative AI in  modeling  tasks:  an  experience  report  with ChatGPT and UML,” Softw. Syst. Model. , vol. 22,  no.  3,  pp.  781–793,  Jun.  2023,  doi: 10.1007/s10270-023-01105-5.
[8] A.  Rajbhoj,  A.  Somase,  P.  Kulkarni,  and  V. Kulkarni, “Accelerating Software Development  Using  Generative  AI:  ChatGPT Case  Study,”  in Proceedings  of  the  17th Innovations in Software Engineering Conference ,  Bangalore  India:  ACM,  Feb. 2024, pp. 1–11. doi: 10.1145/3641399.3641403.
[9] C. K. Lo, “What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature,” Educ.  Sci. ,  vol.  13,  no.  4,  p.  410,  Apr.  2023, doi: 10.3390/educsci13040410.
[10]  A.  S.  Maharani,  N.  R.  Naafian,  and  A. Pantjarani,  “Sistem  Informasi  Buku  Tamu Berbasis Web Menggunakan PHP Framework Laravel  dan  MySQL  Di  Kecamatan  Jatisrono Wonogiri”.
[11]  A.  R.  F.  Hadinata,  N.  Suarna,  and  F.  M. Basysyar,  “Sistem  Informasi  Penjualan Berbasis Web Dengan Metode Waterfall Untuk Meningkatkan Area Pemasaran”.
[12]  S.  Supriyanta,  D.  Supriadi,  and  B.  Susanto,
“Perancangan  Sistem  Informasi  Penggajian Karyawan Dengan metode Waterfall,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, Apr. 2022, doi: 10.31294/ijcs.v1i1.1040.
[13]  F. Irwanda, S. A. Ferary, S. A. Kamila, and B. F.  Kartono,  “PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI PENJUALAN  UMKM ANDIN DAN TUDUNG SAJI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE WATERFALL,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. .
[14]  Y.  Christian  and  D.  Alfath,  “Perancangan Sistem  Manajemen  Kerja  Harian  Berbasis
Website Menggunakan Framework Codeigniter di Universitas Internasional Batam,” vol. 1, no. 1, 2021.
[15]  A.  Fahrezi,  F.  N.  Salam,  G.  M.  Ibrahim,  R. Rahman,  and  A.  Saifudin,  “Pengujian  Black Box  Testing  pada  Aplikasi  Inventori  Barang Berbasis Web di PT. AINO Indonesia,” vol. 1, no. 1, 2022.
[16]  B.  Acharya  and  P.  K.  Sahu,  “SOFTWARE DEVELOPMENT LIFE CYCLE MODELS: A REVIEW PAPER”.
[17]  G.  Gurung,  R.  Shah,  and  D.  P.  Jaiswal, “Software Development Life Cycle Models-A Comparative Study,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci.  Eng.  Inf.  Technol. ,  pp.  30–37,  Jul.  2020, doi: 10.32628/CSEIT206410.
[18]  N. Hasanah and M. N. Indriawan, “Rancangan Aplikasi Batam Travel Menggunakan Metode Software  Development  Life  Cycle  (SDLC),” vol. 1, no. 1, 2021.
[19]  Y. S. Dwanoko,
“IMPLEMENTASI SOFTWARE DEVELOPMENT LIFE CYCLE (SDLC) DALAM PENERAPAN PEMBANGUNAN APLIKASI PERANGKAT LUNAK,” J. Teknol. Inf. , Oct.
2016, doi: 10.36382/jti-tki.v7i2.219.
[20]  R.  Abdillah,  A.  Kuncoro,  and  I.  Kurniawan, “ANALISIS  APLIKASI  PEMBELAJARAN
MATEMATIKA BERBASIS ANDROID DAN  DESAIN  SISTEM  MENGGUNAKAN UML 2.0,” vol. 4, 2019.
[21]  Institut Teknologi Sepuluh Nopember et al. , “A Different  Approach  on  Automated  Use  Case Diagram Semantic Assessment,” Int. J. Intell. Eng.  Syst. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  496–505,  Feb. 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0228.46.
[22]  D. O. Sumadya, H. H. Ginardi, and R. J. Akbar, “Perancangan  dan  Implementasi  Basis  Data Aplikasi Web Fotokita,” J. Tek. ITS , vol. 5, no.
2, pp. A552–A555, Oct. 2016, doi:
10.12962/j23373539.v5i2.18771.
[23]  Y.  Pratama,  “SISTEM  PRAKTEK  KERJA
LAPANGAN  (PKL)  PADA  SEKOLAH TINGGI XYZ MENGGUNAKAN CODEIGNITER,” vol. 3, 2023.
[24]  Ichsan  Raksa  Gumilang,  “PENERAPAN METODE SDLC (SYSTEM DEVLOPMENT LIFE CYCLE) PADA WEBSITE PENJUALAN PRODUK VAPOR: APPLICATION OF SDLC (SYSTEM
DEVLOPMENT  LIFE  CYCLE)  METHOD ON VAPOR PRODUCT SALES WEBSITE,”
JURAL Ris. RUMPUN ILMU Tek. , vol. 1, no.
1, pp. 47–56, Apr. 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.144.