PENGEMBANGAN CHATBOT AI BERBASIS INKUIRI UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR KOGNITIF SISWA PADA KONSEP GERAK LURUS

DANIEL STEEVEN, . (2026) PENGEMBANGAN CHATBOT AI BERBASIS INKUIRI UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR KOGNITIF SISWA PADA KONSEP GERAK LURUS. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text Cover.pdf Download (625kB)
	Text Bab 1.pdf Download (349kB)
	Text Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (415kB) | Request a copy
	Text Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (412kB) | Request a copy
	Text Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (533kB) | Request a copy
	Text Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (299kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (303kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Konsep Gerak Lurus masih menjadi salah satu materi fisika yang menuntut kemampuan kognitif siswa dalam memahami hubungan antarbesaran, menafsirkan grafik, serta menerapkan persamaan GLB dan GLBB pada berbagai konteks. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Web Pembelajaran Kihajar Academy yang dilengkapi Chatbot Artificial Intelligence berbasis inkuiri, menguji validitas produk, serta mengetahui peningkatan hasil belajar kognitif siswa pada konsep Gerak Lurus. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development dengan model ADDIE yang terdiri atas tahap Analyze, Design, Development, Implementation, dan Evaluation. Subjek uji coba terdiri atas 70 siswa kelas X dari SMAN 22 Jakarta dan SMAN 88 Jakarta. Produk yang dikembangkan memuat pendahuluan, peta konsep, pre-test, materi Gerak Lurus yang disusun berdasarkan sintaks inkuiri, video pembelajaran, Chatbot AI sebagai pendamping belajar, post-test, dan referensi. Hasil validasi menunjukkan bahwa produk memperoleh rata-rata 94,67% dengan kategori sangat valid. Hasil belajar kognitif siswa meningkat dari rata-rata pre-test 54,86 menjadi 79,71 pada post-test, dengan N-Gain 0,53 pada kategori sedang. Tanggapan siswa memperoleh rata-rata 92,57% dengan kategori sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kihajar Academy memenuhi kriteria validitas sebagai media pembelajaran fisika dan dapat mendukung peningkatan hasil belajar kognitif siswa pada konsep Gerak Lurus. **** Linear Motion remains one of the physics topics that requires students’ cognitive ability to understand relationships among physical quantities, interpret graphs, and apply equations of uniform linear motion and uniformly accelerated linear motion in various contexts. This study aimed to develop Kihajar Academy, a web-based learning medium integrated with an inquiry-based Artificial Intelligence chatbot, to examine the validity of the product, and to determine the improvement of students’ cognitive learning outcomes on Linear Motion concepts. This study employed the Research and Development method using the ADDIE model, which consists of Analyze, Design, Development, Implementation, and Evaluation. The trial involved 70 Grade X students from SMAN 22 Jakarta and SMAN 88 Jakarta. The developed product consists of an introduction, concept map, pre-test, Linear Motion materials arranged based on inquiry syntax, learning videos, AI chatbot as a learning assistant, post-test, and references. The validation results showed that the product obtained an average score of 94.67%, categorized as highly valid. Students’ cognitive learning outcomes increased from an average pre-test score of 54.86 to 79.71 in the post-test, with an N-Gain value of 0.53 in the medium category. Students’ responses reached an average of 92.57%, categorized as very good. These findings indicate that Kihajar Academy meets the validity criteria as a physics learning medium and can support the improvement of students’ cognitive learning outcomes on Linear Motion concepts.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1) Dr. Firmanul Catur Wibowo, S.Pd., M.Pd. 2) Drs. Andreas Handjoko Permana, M.Si.
Subjects:	Pendidikan > Media Pembelajaran Sains > Fisika
Divisions:	FMIPA > S1 Pendidikan Fisika
Depositing User:	Daniel Steeven .
Date Deposited:	13 Aug 2026 04:05
Last Modified:	13 Aug 2026 04:05
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/70338

Actions (login required)

View Item