Transformasi Pengelolaan Literasi Digital:  Pemanfaatan NotebookLM Sebagai Asisten Riset Pintar Bagi Tenaga Pendidik

Sitti Habibah; By Tri Agung Nusantara Kr J Tompong; Irmawati Irmawati; Gita Irawanda; Nuraisah Nuraisah

doi:10.58266/jpmb.v5i1.1668

Authors

Sitti Habibah Universitas Negeri Makassar, Indonesia
By Tri Agung Nusantara Kr J Tompong Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Irmawati Irmawati Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Gita Irawanda Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Nuraisah Nuraisah Universitas Negeri Makassar, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.58266/jpmb.v5i1.1668

Keywords:

Kecerdasan Buatan, Literasi Digital, NotebookLM, Asisten Riset Berbasis Sumber, Tenaga Pendidik

Abstract

Literasi digital tenaga pendidik menjadi prasyarat penting bagi perguruan tinggi dalam menghadapi tuntutan akses, pengelolaan, dan verifikasi sumber pengetahuan pada era digital. Namun, tata kelola sumber dan layanan TIK di FKIP Universitas Kristen Indonesia (UKI) Toraja masih menghadapi sejumlah kendala, antara lain digital library dan e-learning yang belum terkelola optimal, aksesibilitas sistem informasi yang terbatas, serta keterbatasan sumber daya manusia teknologi informasi. Kondisi ini berdampak pada tercecernya dokumen akademik, lambatnya proses kurasi dan penelusuran ulang sumber, serta lemahnya akuntabilitas rujukan dalam penyusunan bahan ajar dan karya ilmiah. Program Kemitraan Masyarakat (PKM) ini bertujuan mentransformasi pengelolaan literasi digital tenaga pendidik melalui pemanfaatan NotebookLM sebagai asisten riset pintar berbasis sumber. Kegiatan telah dilaksanakan pada bulan Agustus 2026 melalui lima tahapan, yaitu sosialisasi, pelatihan, penerapan teknologi, pendampingan dan evaluasi, serta keberlanjutan program, dengan pendekatan partisipatif dan berbasis praktik (hands-on) yang diikuti oleh 25 tenaga pendidik FKIP UKI Toraja. Hasil pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan pemahaman kurasi sumber, pemanfaatan NotebookLM, dan verifikasi sitasi dari kategori cukup menjadi baik, dengan rata-rata skor meningkat dari 58,4 menjadi 85,6. Luaran yang dihasilkan meliputi template struktur folder dan penamaan dokumen, notebook tematik per peserta/kelompok, draf luaran terapan (bahan ajar/PTK/artikel ringkas) yang terverifikasi sitasinya, Standar Operasional Prosedur (SOP) "Alur Kerja Literasi Digital Berbasis Sumber", serta paket diseminasi dan fasilitasi Hak Kekayaan Intelektual (HKI). Program ini terbukti meningkatkan efisiensi kerja akademik, memperkuat akuntabilitas rujukan, serta mendukung peningkatan mutu pembelajaran dan luaran ilmiah tenaga pendidik di FKIP UKI Toraja.

References

Aji, A. F., Winata, G. I., Koto, F., Cahyawijaya, S., Romadhony, A., Mahendra, R., Kurniawan, K., Moeljadi, D., Prasojo, R. E., Baldwin, T., Lau, J. H., & Ruder, S. (2022). One country, 700+ languages: NLP challenges for underrepresented languages and dialects in Indonesia. Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 7226–7249. https://doi.org/10.18653/v1/2022.acl-long.500

Amien, M. (2023). Sejarah dan Perkembangan Teknik Natural Language Processing (NLP) Bahasa Indonesia. arXiv:2304.02746.

Ardi, M., & Bintar, E. D. (2024). Systematic Literature Review: Risiko Privasi dan Keamanan Data Pribadi dalam Penggunaan Artificial Intelligence (AI). Jurnal Informasi Interaktif, 9(1).

Cahyawijaya, S., Lovenia, H., Koto, F., Putri, R. A., Dave, E., Lee, J., Shadieq, N., Cenggoro, W., Akbar, S. M., Mahendra, M. I., Putri, D. A., Wilie, B., Winata, G. I., Aji, A. F., Purwarianti, A., & Fung, P. (2024). Cendol: Open instruction-tuned generative large language models for Indonesian languages. Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 14899–14914. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.796

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008

Espartinez, A. S. (2024). Exploring student and teacher perceptions of ChatGPT use in higher education: A Q-methodology study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100264. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100264

European Commission Joint Research Centre. (2017). Digital competence framework for educators (DigCompEdu). Publications Office of the European Union.

Fakhri, M. M., Isma, A., Hidayat M., W., Ahmar, A. S., & Surianto, D. F. (2024). Digital literacy training and introduction to artificial intelligence ethics to realize digital literate teachers. Mattawang: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 5(1), 38–47. https://doi.org/10.35877/454RI.mattawang2603

Fathahillah, F., Fakhri, M. M., & Ahmar, A. S. (2023). Analysis of Artificial Intelligence Literacy in the Blended Learning Model in Higher Education. EduLine: Journal of Education and Learning Innovation, 3(4), 566–575. https://doi.org/10.35877/454ri.eduline2049

Google. (n.d.). NotebookLM: AI-powered research and learning assistant. Google Workspace. https://notebooklm.google

Herman, M., Permadi, A. S., & Verawati, V. (2025). Kesenjangan Akses Internet dan Dampaknya terhadap Kualitas Pendidikan di Desa Tampelas Kecamatan Kamipang Kabupaten Katingan. Bitnet: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 10(2), 85–92. https://doi.org/10.33084/bitnet.v10i2.9971

Kementerian Komunikasi dan Informatika. (2022). Laporan Survei Status Literasi Digital Indonesia 2022. Kominfo.

Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. (2021a). Keputusan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 3/M/2021 tentang Indikator Kinerja Utama Perguruan Tinggi Negeri dan Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi. Kemdikbud.

Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia. (2021b). Buku panduan Indikator Kinerja Utama (IKU) 2021. Kemdikbudristek.

Li, Z., Wang, Z., Wang, W., Hung, K., Xie, H., & Wang, F. L. (2025). Retrieval-augmented generation for educational application: A systematic survey. Computers and Education: Artificial Intelligence.

Mailizar, M., Umam, K., & Elisa, E. (2022). The impact of digital literacy and social presence on teachers' acceptance of online professional development. Contemporary Educational Technology, 14(4), 384. https://doi.org/10.30935/cedtech/12329

Niu, C., Wu, Y., Zhu, J., Xu, S., Shum, K., Zhong, R., Song, J., & Zhang, T. (2024). RAGTruth: A hallucination corpus for developing trustworthy retrieval-augmented language models. In Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 10862–10878). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.585

Noor, I. H. (2010). Penelitian dan Pengabdian Masyarakat pada Perguruan Tinggi. Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan, 16(3), 285–297. https://doi.org/10.24832/jpnk.v16i3.462

OECD. (2021). Digital Education Outlook 2021: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/589b283f-en

Pemerintah Republik Indonesia. (2008). Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik.

Pemerintah Republik Indonesia. (2018). Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 38 Tahun 2018 tentang Rencana Induk Riset Nasional Tahun 2017–2045.

Pemerintah Republik Indonesia. (2022). Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi.

Putera, Z. F., Shofiah, N., Ramadhani, R. P., Maulidina, A., & Puspitasari, P. (2024). Readiness Dosen dalam Mengintegrasikan Kecerdasan Buatan untuk Pengajaran Menulis Teks Akademik di Perguruan Tinggi. Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Metalingua, 9(2). https://doi.org/10.21107/metalingua.v9i2.27713

Revuelta-Domínguez, F. I., Guerra-Antequera, J., González-Pérez, A., Pedrera-Rodríguez, M. I., & González-Fernández, A. (2022). Digital teaching competence: A systematic review. Sustainability, 14(11), 6428. https://doi.org/10.3390/su14116428

Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th ed.). Free Press.

Shalhan, A. (2024). Implementasi Teknik Retrieval Augmented Generation untuk Menghilangkan Halusinasi pada Large Language Model Berbasis Vector Database (Skripsi Sarjana). Universitas Multimedia Nusantara.

Sobandi, A., Suryadi, E., Ramdhany, M. A., & Rasto, R. (2021). Knowledge management process, knowledge sharing, and teacher literacy skills at vocational high schools. Cakrawala Pendidikan.

Sundari, Erang, D., Sumarnie, Saputra, A., & Girsang, T. (2024). Pendampingan membuat media pembelajaran digital dengan memanfaatkan artificial intelligence bagi guru sekolah menengah pertama. Ta'awun: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 4(2), 413–425. https://doi.org/10.37850/taawun.v4i02.690

Tan, X., Cheng, G., & Ling, M. H. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100355. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

Universitas Kristen Indonesia Toraja. (2020a). Rencana Strategis (Renstra) UKI Toraja 2020–2025. UKI Toraja.

Universitas Kristen Indonesia Toraja. (2020b). Rencana Induk Pengembangan Sains dan Teknologi Informasi (RIPSTI) UKI Toraja 2020–2025. UKI Toraja.

Van Dijk, J. A. G. M. (2020). The Digital Divide. Polity Press.

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0