Implementasi Model OpenAI GPT-4o Vision Untuk Penilaian Otomatis Proyek Infografis Berbasis Rubrik pada Mata Pelajaran Geografi

Regian Gusti Fadillah, . (2025) Implementasi Model OpenAI GPT-4o Vision Untuk Penilaian Otomatis Proyek Infografis Berbasis Rubrik pada Mata Pelajaran Geografi. Sarjana thesis, Universitas Negeri Jakarta.

	Text 01 COVER.pdf Download (8MB)
	Text 02 BAB 1.pdf Download (386kB)
	Text 03 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (472kB) | Request a copy
	Text 04 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (488kB) | Request a copy
	Text 05 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (762kB) | Request a copy
	Text 06 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (410kB) | Request a copy
	Text 07 DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (347kB)
	Text 08 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Seiring meningkatnya penggunaan tugas proyek visual seperti infografis dalam pendidikan, tantangan penilaian yang objektif dan konsisten menjadi semakin krusial, terutama dalam mata pelajaran Geografi yang menuntut evaluasi analisis spasial yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem penilaian otomatis berbasis rubrik untuk proyek infografis Geografi, dengan memanfaatkan kemampuan model multimodal OpenAI GPT-4o Vision. Metodologi penelitian melibatkan pengembangan sistem dan pengujian performanya menggunakan Mean Absolute Error (MAE) untuk mengukur keakuratan serta Intraclass Correlation Coefficient (ICC) untuk mengukur reliabilitas sistem dalam mereplikasi penilaian manual. Hasil pengujian menunjukkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3.87. Namun, ketika dibandingkan dengan model dasar (baseline) yang memprediksi nilai median, sistem penilaian menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih tinggi (MAE baseline = 1.42). Reliabilitas sistem berada pada kategori "Moderate Agreement" dengan nilai ICC sebesar 0.564. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa tingkat reliabilitas yang moderat ini disebabkan oleh tantangan sistem dalam menilai kriteria visual-estetika yang subjektif secara konsisten. Meskipun demikian, sistem penilaian otomatis ini menunjukkan potensi signifikan sebagai alat bantu penilaian. Untuk optimalisasi di masa mendatang, disarankan untuk menyempurnakan deskripsi rubrik, mengintegrasikan mekanisme human-in-the-loop, menggunakan sistem deteksi yang lebih andal dan mempertimbangkan penggunaan model LLM serta Vision yang lebih mutakhir.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dr. Ode Sofyan Hardi, S.Pd., M.Si., M.Pd. 2). Prof. Dr. Cahyadi Setiawan, S.Si., M.Si.
Subjects:	Pendidikan > Evaluasi Pendidikan Geografi, Antropologi > Geografi
Divisions:	FIS > S1 Pendidikan Geografi
Depositing User:	Users 29365 not found.
Date Deposited:	07 Aug 2025 04:47
Last Modified:	07 Aug 2025 04:47
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/58697

Available Versions of this Item

• Implementasi Model OpenAI GPT-4o Vision Untuk Penilaian Otomatis Proyek Infografis Berbasis Rubrik pada Mata Pelajaran Geografi. (deposited 07 Aug 2025 04:47) [Currently Displayed]
  • IMPLEMENTASI MODEL OPENAI GPT-4O VISION UNTUK PENILAIAN OTOMATIS PROYEK INFOGRAFIS BERBASIS RUBRIK PADA MATA PELAJARAN GEOGRAFI. (deposited 07 Aug 2025 07:17)
    • IMPLEMENTASI MODEL OPENAI GPT-4O VISION UNTUK PENILAIAN OTOMATIS PROYEK INFOGRAFIS BERBASIS RUBRIK PADA MATA PELAJARAN GEOGRAFI. (deposited 08 Aug 2025 01:06)

Actions (login required)

View Item