The repository administrator has not yet configured an RDF license.
Rancang Bangun Chatbot Mobile untuk Evaluasi Kesalahan dan Rekomendasi Individual dalam Pembelajaran Menulis Bahasa Inggris
Rancang Bangun Chatbot Mobile untuk Evaluasi Kesalahan dan Rekomendasi Individual dalam Pembelajaran Menulis Bahasa Inggris “Designing a Mobile Chatbot for Error Evaluation and Individual Recommendations in English Writing Learning”. Dibawah bimbingan Dr. Hemawan Taher dan Yusma Yanti, M.Si. Bertujuan untuk merancang dan membangun chatbot berbasis mobile yang mampu melakukan evaluasi kesalahan tata bahasa serta memberikan rekomendasi pembelajaran individual dalam keterampilan menulis Bahasa Inggris pada konteks writing TOEFL. Permasalahan yang diangkat adalah masih tingginya kesalahan gramatikal peserta TOEFL serta terbatasnya umpan balik otomatis yang bersifat personal dalam pembelajaran mandiri. Melibatkan 42 responden dengan rentang usia 20–25 tahun yang dibagi ke dalam dua tahap uji coba. Aplikasi dikembangkan pada platform Android menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dengan metode Iterative and Incremental Development (IID). Sistem chatbot diintegrasikan dengan OpenAI API (GPT-4) untuk mendeteksi, mengklasifikasikan, dan mengoreksi kesalahan grammar, serta menghasilkan latihan adaptif berdasarkan pola kesalahan pengguna. Pada uji coba tahap nilai rata-rata pre-test sebesar 71,31 meningkat menjadi 80,60 pada post-test, dengan selisih peningkatan 7,33 poin. Pada uji coba tahap kedua (12 responden), nilai rata-rata pre-test sebesar 70,83 meningkat menjadi 85, dengan selisih peningkatan 14,47 poin. Secara keseluruhan, total peningkatan skor dari 42 responden adalah 390 poin, dengan rata-rata peningkatan 9,29 poin. Uji normalitas menggunakan Shapiro–Wilk menunjukkan nilai signifikansi 0,102 (> 0,05), sehingga data dinyatakan berdistribusi normal. Pengujian efektivitas dilakukan menggunakan uji Z, dengan simpangan baku selisih sebesar 16,57 dan nilai Z-hitung sebesar 3,55. Karena nilai Z-hitung (3,55) > Z-tabel (1,96) pada taraf signifikansi α = 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai pre-test dan post-test. Hal ini menunjukkan bahwa sistem chatbot berpengaruh secara statistik terhadap peningkatan kemampuan grammar peserta. Selain itu, hasil validasi pakar menunjukkan bahwa model ChatGPT memberikan performa yang jauh lebih unggul dibandingkan pendekatan T5 + ERRANT. Dari total 79 soal, ChatGPT berhasil melakukan koreksi dan klasifikasi kesalahan grammar secara benar pada 79 soal (100%), serta klasifikasi mendekati benar pada 78 soal (98,7%). Sebaliknya, model T5 + ERRANT hanya mampu melakukan koreksi benar pada 38 soal (48%) dan klasifikasi benar pada 42 soal (52%). Hasil ini menegaskan bahwa ChatGPT lebih efektif dalam memahami konteks kalimat, memperbaiki tata bahasa, dan memberikan umpan balik yang konsisten. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa chatbot mobile yang dikembangkan mampu menjadi media pembelajaran alternatif yang interaktif, adaptif, dan terbukti efektif secara statistik dalam meningkatkan keterampilan menulis Bahasa Inggris pada konteks TOEFL. Kata Kunci : Chatbot , Evaluasi Kesalahan Grammar, Rekomendasi Pembelajaran Individual, TOEFL Writing, GPT-4
Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan
Fakultas Matematika dan Ilmu Pnegetahuan Alam
HTML Summary of #10435 Rancang Bangun Chatbot Mobile untuk Evaluasi Kesalahan dan Rekomendasi Individual dalam Pembelajaran Menulis Bahasa Inggris
Ilmu Komputer