Asesmen Berbasis Deep Learning dalam Pembelajaran Ekonomi di SMA: Tren, Tantangan, dan Prospek

Deep Learning-Based Assessment in Economics Learning in High School: Trends, Challenges, and Prospects

Abstract

Asesmen merupakan instrumen penting dalam pembelajaran ekonomi di Sekolah Menengah Atas (SMA) untuk menilai pencapaian kompetensi siswa sekaligus memberikan umpan balik bagi guru. Perkembangan teknologi kecerdasan buatan, khususnya deep learning, membuka peluang baru dalam praktik asesmen yang lebih adaptif, otomatis, dan analitis. Artikel ini bertujuan menganalisis tren, tantangan, dan prospek asesmen berbasis deep learning dalam pembelajaran ekonomi SMA melalui kajian literatur kualitatif. Sumber data diperoleh dari artikel ilmiah dan laporan riset dalam kurun waktu 2015–2025 yang relevan dengan asesmen, deep learning, dan pendidikan ekonomi. Hasil kajian menunjukkan adanya tren penerapan deep learning pada asesmen adaptif, analisis jawaban esai, deteksi miskonsepsi, dan learning analytics. Namun, implementasi di SMA menghadapi tantangan berupa keterbatasan infrastruktur, rendahnya literasi digital guru, serta isu etika dan bias data. Meski demikian, prospeknya menjanjikan karena sejalan dengan arah Kurikulum Merdeka dan kebutuhan asesmen abad ke-21. Artikel ini merekomendasikan pengembangan model asesmen berbasis deep learning yang kontekstual dengan mata pelajaran ekonomi serta pelatihan guru untuk meningkatkan literasi digital.