Unikma.ac.id – Dunia teknologi kini bergerak dengan kecepatan yang hampir mustahil diikuti oleh cara konvensional. Jika dulu membuat aplikasi membutuhkan kemampuan coding bertahun-tahun, kini Artificial Intelligence (AI) mampu melakukannya hanya dalam hitungan detik.
Kemajuan ini tidak hanya mengubah cara kerja para pengembang, tetapi juga cara berpikir mahasiswa dan pendidik di bidang teknologi dan pendidikan matematika.
Membuat aplikasi sederhana kini bukan lagi hak istimewa para programmer, melainkan kompetensi baru bagi semua pembelajar digital.
1. Revolusi Pembuatan Aplikasi Berkat AI
Dahulu, untuk membuat satu aplikasi sederhana, katakanlah kalkulator interaktif atau kuis pembelajaran, mahasiswa harus mempelajari bahasa pemrograman seperti Java, Python, atau Kotlin. Namun dengan hadirnya AI berbasis natural language processing, proses itu berubah total.
Kini cukup dengan mengetikkan perintah dalam bahasa alami, misalnya:
“Buatkan aplikasi kalkulator pecahan berbasis web dengan fitur pembulatan otomatis.”
AI seperti Google Gemini, ChatGPT Code Interpreter, Replit Ghostwriter, atau GitHub Copilot dapat menulis seluruh struktur kode dalam beberapa detik. Mahasiswa hanya perlu memahami logika dasar dan menyesuaikan tampilan sesuai kebutuhan.
Inilah yang disebut sebagai no-code generation, era ketika kreativitas dan ide lebih berharga daripada kemampuan mengetik baris kode.
2. 10 Detik yang Mengubah Paradigma Belajar
Proses pembuatan aplikasi berbasis AI tidak hanya cepat, tetapi juga edukatif. Saat mahasiswa mengetikkan prompt (perintah), sistem AI menampilkan alur berpikir algoritmik secara eksplisit, lengkap dengan struktur logika dan fungsi yang digunakan.
Artinya, AI bukan hanya membuatkan aplikasi, tetapi juga mengajarkan logika pemrograman secara otomatis.
Dalam konteks pendidikan matematika, misalnya, mahasiswa dapat:
– Membuat aplikasi visualisasi grafik fungsi kuadrat,
– Mendesain media pembelajaran interaktif tentang transformasi geometri, atau
– Mengembangkan aplikasi kuis matematika berbasis web, semuanya hanya dengan panduan deskriptif sederhana.
Trik ini menjadikan AI bukan sekadar alat bantu, melainkan rekan kolaboratif dalam proses berpikir komputasional.
3. AI sebagai Mitra Inovasi di Pendidikan
Kemampuan AI dalam membangun aplikasi sederhana membuka ruang kolaborasi baru bagi dunia pendidikan. Dosen dapat menugaskan mahasiswa untuk mendesain prototipe aplikasi edukatif tanpa harus menunggu mereka ahli dalam coding.
Dengan demikian, fokus pembelajaran dapat bergeser dari sekadar syntax programming menjadi creative problem solving, bagaimana ide matematika bisa diwujudkan dalam bentuk teknologi nyata.
Lebih jauh lagi, pendekatan ini sejalan dengan semangat kurikulum belajar di Universitas Komputama, yang mendorong mahasiswa untuk bereksperimen dan berinovasi lintas bidang, menggabungkan matematika, desain, dan kecerdasan buatan.
4. Etika dan Kesadaran Akademik dalam Era AI
Meski AI menawarkan efisiensi luar biasa, mahasiswa perlu memahami bahwa kecerdasan buatan bukan pengganti kreativitas manusia.
AI dapat membantu menulis kode, tetapi ide, desain, dan nilai edukatif tetap berasal dari manusia. Oleh karena itu, penting untuk membangun etika akademik digital, menghargai proses belajar, memahami logikasistem, dan tetap mengembangkan orisinalitas.
AI seharusnya menjadi katalis untuk mempercepat pembelajaran, bukan jalan pintas untuk menghindari proses berpikir.
Membuat aplikasi sederhana dengan AI dalam 10 detik bukan sekadar tentang kecepatan, tetapi tentang transformasi paradigma belajar dan mengajar.
Mahasiswa kini bisa melampaui batasan teknis dan mulai berfokus pada kreativitas, inovasi, dan relevansi pembelajaran. Di sinilah peran kampus, termasuk Universitas Komputama menjadi penting, yaitu menyiapkan generasi pendidik dan inovator yang tidak hanya memahami teknologi, tetapi juga memanusiakan kecerdasan buatan.
*Penulis adalah Dosen Pendidikan Matematika Universitas Komputama
Daftar Referensi:
1. Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine Learning: Trends, Perspectives, and Prospects. Science, 349(6245), 255–260.
2. Dwivedi, Y. K., et al. (2023). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary Perspectives on Emerging Challenges, Opportunities, and Agenda for Research, Practice and Policy. International Journal of Information Management, 71, 102642.
3. Amershi, S., et al. (2019). Guidelines for Human-AI Interaction. Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM.
