Analisis Performa CHATGPT Dalam Kasus Problem Based Learning

Baharuddin, Baharuddin and Sukarno, Devitya Angielevi and Prawitasari, Dita Sukmaya Analisis Performa CHATGPT Dalam Kasus Problem Based Learning. In: Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2023, 7 Desember 2023, Universitas Terbuka.

PDF Baharuddin_ANALISIS PERFORMA CHATGPT.pdf Download (237kB)

Abstract

Latar Belakang: Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) telah mengalami perkembangan pesat, terutama dalam bidang Natural Language Processing (NLP). Salah satu contoh aplikasi NLP yang menjanjikan adalah ChatGPT, yang dikembangkan oleh OpenAI. ChatGPT telah menunjukkan kemampuan yang signifikan dalam berbagai aspek, mulai dari penyelesaian matematika hingga menjawab pertanyaan umum. Dalam bidang pendidikan kedokteran, penggunaan metode Problem Based Learning (PBL) sangat penting dalam melatih kemampuan pemikiran kritis dan pemecahan masalah mahasiswa. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan akurasi kemampuan ChatGPT dalam memahami kasus PBL, menganalisis tingkat akurasi diagnosa dan diagnosa banding ChatGPT terhadap kasus PBL, serta menunjukkan tingkat variasi diagnosa banding. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif kuantitatif. Metode: Metode penelitian yang digunakan dalam studi ini adalah penelitian eksperimental-deskriptif kuantitatif. Pada penelitian ini dilakukan pengujian akurasi terhadap aplikasi ChatGPT menggunakan kasus PBL. Hasil:Hasil penelitian menunjukkan bahwa ChatGPT memiliki tingkat akurasi tinggi dalam memberikan respon diagnosa pada kasus PBL. Dalam 6 kasus PBL yang diuji, ChatGPT mencapai tingkat akurasi sekitar 92% dalam memberikan diagnosa. Namun, terdapat beberapa variasi dalam diagnosa banding yang diberikan oleh ChatGPT, yang lebih banyak dibandingkan dengan diagnosa banding faktual dari kasus PBL yang telah diujikan ke siswa sebelumnya. Kesimpulan: hasil analisis menunjukkan bahwa ChatGPT memiliki tingkat akurasi tinggi dalam memberikan respon diagnosa pada kasus PBL. Tingkat akurasi diagnosa adalah sekitar 92%, sedangkan akurasi diagnosa banding adalah sekitar 88%. Terdapat variasi diagnosa banding yang lebih banyak dibandingkan dengan diagnosa banding faktual. Oleh karena itu, ChatGPT dapat digunakan sebagai sumber informasi tambahan untuk meningkatkan wawasan, namun tetap perlu melakukan validasi informasi.

Item Type:	Conference or Workshop Item (Paper)
Uncontrolled Keywords:	Performa, ChatGPT, Problem-Based Learning
Subjects:	R Medicine > R Medicine (General)
Divisions:	Faculty of Medical
Depositing User:	Ester Sri W. 196039
Date Deposited:	09 Jan 2024 08:16
Last Modified:	09 Jan 2024 08:16
URI:	http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/45657

Actions (login required)

View Item