Pengaruh Penggunaan ChatGPT Berbasis TAM Terhadap Motivasi Mahasiswa Otomotif pada Materi Kendaraan Listrik
DOI:
https://doi.org/10.67142/edutik.v6i2.360Keywords:
ChatGPT, Technology Acceptance Model, Motivasi Belajar, kendaraan listrik, pendidikan teknik otomotifAbstract
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan dalam dunia pendidikan mendorong lahirnya berbagai inovasi pembelajaran, salah satunya melalui penggunaan ChatGPT sebagai media pendukung belajar mahasiswa. Pendidikan teknik otomotif, khususnya pada materi kendaraan listrik yang bersifat teknis dan kompleks, membutuhkan media pembelajaran yang mampu meningkatkan motivasi belajar mahasiswa secara efektif. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penggunaan ChatGPT berbasis Technology Acceptance Model (TAM) terhadap motivasi belajar mahasiswa otomotif pada materi kendaraan listrik. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif korelasional. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner berskala Likert lima tingkat kepada 70 mahasiswa pendidikan teknik otomotif yang telah mempelajari materi kendaraan listrik, dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Analisis data mencakup uji validitas, reliabilitas, normalitas, regresi linear berganda, uji t, uji F, dan koefisien determinasi menggunakan IBM SPSS Statistics. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kebermanfaatan (X1) dan kemudahan penggunaan (X2) ChatGPT masing-masing berpengaruh positif dan signifikan secara parsial terhadap motivasi mahasiswa, dengan nilai signifikansi di bawah 0,05. Secara simultan, nilai F hitung sebesar 38,762 membuktikan pengaruh signifikan kedua variabel bebas terhadap motivasi belajar. Koefisien determinasi sebesar 0,536 menunjukkan bahwa 53,6% variasi motivasi mahasiswa dapat dijelaskan oleh kedua variabel TAM tersebut. Disimpulkan bahwa integrasi ChatGPT dalam pembelajaran otomotif terbukti mampu meningkatkan motivasi belajar mahasiswa, sehingga perlu dikembangkan lebih lanjut oleh pendidik sebagai strategi pembelajaran berbasis teknologi AI.
References
Arikunto, S. (2018). Prosedur penelitian: Suatu pendekatan praktik. Rineka Cipta.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Kambey, R., & Tulenan, V. (2021). Pengaruh penggunaan media pembelajaran digital terhadap minat belajar mahasiswa. EDUTIK: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 1(2), 95–102.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeiffer, F., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Munir. (2017). Pembelajaran digital. Alfabeta.
Prasetyo, A., & Marlena, N. (2022). Pengaruh penggunaan media pembelajaran digital terhadap motivasi belajar siswa. EDUTIK: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 2(3), 215–223.
Riduwan. (2020). Dasar-dasar statistika. Alfabeta.
Sallam, M. (2023). ChatGPT utility in healthcare education, research, and practice: Systematic review on the promising perspectives and valid concerns. Healthcare, 11(6), 887. https://doi.org/10.3390/healthcare11060887
Sardiman, A. M. (2018). Interaksi dan motivasi belajar mengajar. Rajawali Pers.
Sugiyono. (2019). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Sujarweni, V. W. (2019). SPSS untuk penelitian. Pustaka Baru Press.
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10(1), 15. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x
Uno, H. B. (2021). Teori motivasi dan pengukurannya. Bumi Aksara.
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Rifqi Wirawan, M Sabdha Faishal, Wahid Munawar (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
