Emah Khuzaemah
Universitas Islam Negeri Siber Syekh Nurjati Cirebon

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Gejala Hiperkorek Pada Tugas Mahasiswa yang Berbantukan Artificial Intelligence: Kajian Semantik Emah Khuzaemah; Veni Nurpadillah; Dima Azharul Fahira; Muhammad Arif Rahman
Ranah: Jurnal Kajian Bahasa Vol 14, No 2 (2025): Ranah: jurnal Kajian Bahasa
Publisher : Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26499/rnh.v14i2.8019

Abstract

This study aims to analyze the phenomenon of hypercorrection in students’ assignments written with the assistance of Artificial Intelligence (AI). This research employs a descriptive qualitative method. The data sources are students’ assignments produced with the help of AI applications. The data consist of text excerpts in the form of words, phrases, clauses, and sentences containing semantic errors. The research was conducted at three universities UIN Siber Syekh Nurjati, Universitas Kuningan, and Universitas Darul Ma’arif specifically in the Indonesian Language Education study program, from May to September 2024. Data were collected using the non-participatory observation method (Simak Bebas Libat Cakap) and note-taking technique. The data were analyzed using the distributional method (Metode Agih) with the Immediate Constituent Analysis technique (Bagi Unsur Langsung/BUL) and the translational equivalent method (Metode Padan Translasional) with the Determining Element Sorting technique (Pilah Unsur Penentu/PUP). The results show that from the essays produced by students across the three universities in the Ciayumajakuning region, there were 27 cases of hypercorrection errors. These errors generally occurred due to the excessive or inappropriate use of words that altered the intended meaning. Overall, the findings indicate that the use of AI in academic writing has not yet fully supported linguistic accuracy, particularly in the semantic aspect. Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis gejala hiperkorek dalam tugas mahasiswa yang disusun dengan bantuan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI). Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Sumber data penelitian berasal dari tugas mahasiswa yang menggunakan bantuan AI dalam proses penulisannya. Data penelitian berupa penggalan teks berupa kata, frasa, klausa, dan kalimat yang mengandung kesalahan berbahasa pada tataran semantik. Penelitian dilaksanakan di tiga universitas, yaitu UIN Siber Syekh Nurjati, Universitas Kuningan, dan Universitas Darul Ma’arif pada program studi Pendidikan Bahasa Indonesia, dengan waktu pelaksanaan mulai Mei hingga September 2024. Teknik pengumpulan data menggunakan metode simak bebas libat cakap (SBLC) dan teknik catat, sedangkan analisis data dilakukan dengan metode agih menggunakan teknik Bagi Unsur Langsung (BUL) serta metode padan translasional dengan teknik Pilah Unsur Penentu (PUP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari teks esai mahasiswa di tiga universitas wilayah Ciayumajakuning ditemukan sebanyak 27 data kesalahan berbahasa yang tergolong gejala hiperkorek. Kesalahan tersebut umumnya berupa penggunaan kata berlebihan atau bentuk koreksi berlebihan yang tidak sesuai dengan konteks makna. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan kecerdasan buatan dalam penyusunan tugas akademik belum sepenuhnya mampu mendukung ketepatan berbahasa, khususnya pada aspek semantik.