Using Gemini AI on the Interest and Learning Outcomes of Computer and Network Engineering Students in Vocational High Schools

Abstract

In the digital age and the 4.0 industrial revolution, the use of artificial intelligence (AI) technology in education has become increasingly urgent, particularly in technical vocational learning such as Network Security. This study aims to analyze the effect of using Gemini AI on students' interest and learning outcomes in Network Security at vocational high schools. This study employs a quantitative approach with a quasi-experimental design in the form of a non-randomized control group pre-test post-test design. The sample consists of two Grade XI TKJ classes at SMKN 1 Banyuanyar selected through purposive sampling. Data collection techniques include a questionnaire to measure learning interest and pre-test and post-test assessments to evaluate learning outcomes. Data were analyzed using the independent samples t-test, and effectiveness was assessed using Cohen’s d. The results showed a significant increase in both learning interest (d = 1.821) and learning outcomes (d = 3.560) in the experimental class after implementing Gemini AI, with a significance level of p < 0.001. These findings confirm that AI-based learning can be an effective solution in improving the quality of vocational education in the field of technology. This study contributes practically and theoretically to the development of adaptive learning methods and is recommended to be expanded to other contexts and subjects.Di era digital dan revolusi industri 4.0, penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam pendidikan menjadi semakin mendesak, terutama dalam pembelajaran vokasi teknis seperti Keamanan Jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan Gemini AI terhadap minat dan hasil belajar siswa dalam mata pelajaran Keamanan Jaringan di sekolah menengah kejuruan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimen semu berupa non-randomized control group pre-test post-test design. Sampel terdiri dari dua kelas XI TKJ di Sekolah Menengah Kejuruan Atas yang dipilih melalui purposive sampling. Teknik pengumpulan data meliputi kuesioner untuk mengukur minat belajar dan penilaian pre-test dan post-test untuk mengevaluasi hasil belajar. Data dianalisis menggunakan uji-t sampel independen, dan efektivitas dinilai menggunakan Cohen's d. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan yang signifikan pada minat belajar (d = 1,821) dan hasil belajar (d = 3,560) pada kelas eksperimen setelah penerapan Gemini AI, dengan tingkat signifikansi p < 0,001. Temuan ini menegaskan bahwa pembelajaran berbasis AI dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan kualitas pendidikan vokasi di bidang teknologi. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dan teoretis bagi pengembangan metode pembelajaran adaptif, dan direkomendasikan untuk diperluas ke konteks dan mata pelajaran lain.