TY  - THES
N1  - Iqbal Ramadani, M.Pd.
ID  - digilib79759
UR  - https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/79759/
A1  - Alifia Kania Ramadhani, NIM.: 22104040040
Y1  - 2026/07/09/
N2  - Pembelajaran matematika di Indonesia berfokus pada kemampuan siswa menyelesaikan masalah secara sistematis melalui pemahaman konsep dan penalaran. Namun, siswa masih mengalami kesulitan dalam menyelesaikan masalah matematis, terutama pada soal semi-rutin yang menuntut pemahaman konsep dan penyusunan strategi penyelesaian. Perkembangan kecerdasan buatan membuka peluang untuk mengembangkan sistem bantu pembelajaran yang mampu memberikan scaffolding atau petunjuk penyelesaian secara bertahap. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan prototipe sistem bantu penyelesaian masalah matematis semi-rutin tingkat menengah pertama berbasis kecerdasan buatan yang mampu memberikan petunjuk bertahap dalam bentuk teks. 

Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan dengan prosedur AI Life Cycle, meliputi problem scoping, data acquisition, data exploration, data preparation, modelling, dan evaluation. Sistem dikembangkan menggunakan model bahasa besar LLaMA 3.1 8B yang dilatih melalui dua tahap, yaitu Supervised Fine-Tuning (SFT) dan Direct Preference Optimization (DPO). Dataset SFT yang digunakan sebanyak 6723 dan dataset DPO sebanyak 3184. Evaluasi dilakukan terhadap keluaran model berdasarkan ketepatan langkah penyelesaian dan kualitas scaffolding yang dihasilkan. 

Hasil penelitian menunjukkan bahwa evaluasi model mempertimbangkan beberapa metrik, yaitu BLEU sebesar 0,072, ROUGE sebesar 0,3126, dan Perplexity sebesar 3,4329, berdasarkan karakteristik input dan output yang dihasilkan. Analisis keluaran model menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan petunjuk yang mengarah pada conceptual scaffolding, yaitu membantu pengguna memahami informasi dan konsep yang diperlukan dalam penyelesaian masalah, serta procedural scaffolding, yaitu membimbing urutan langkah penyelesaian secara bertahap. Namun, model masih mengalami kesulitan dalam menghasilkan langkah penyelesaian yang konsisten hingga memperoleh jawaban akhir yang benar. 
Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 36,89% pada tahap SFT dan 27,13% pada tahap DPO. Dengan demikian, alat bantu pemecahan masalah matematika berbasis kecerdasan buatan yang dikembangkan belum mampu memberikan scaffolding secara optimal tetapi menunjukkan potensi sebagai pendukung pembelajaran matematika melalui pemberian petunjuk penyelesaian secara bertahap.
PB  - UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
KW  - Kecerdasan Buatan (AI); masalah matematis semi-rutin; scaffolding
M1  - skripsi
TI  - PENGEMBANGAN SISTEM BANTU PENYELESAIAN MASALAH MATEMATIS SEKOLAH BERBASIS KECERDASAN BUATAN DENGAN PENDEKATAN SCAFFOLDING
AV  - restricted
EP  - 110
ER  -