<![CDATA[Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian dari aktivitas akademik mahasiswa Generasi Z dan berpotensi meningkatkan produktivitas pembelajaran. Namun, pemanfaatan AI yang tinggi tidak selalu diikuti dengan peningkatan keaktifan akademik mahasiswa. Masalah yang ditemukan dalam penelitian ini adalah belum adanya pengelompokan perilaku penggunaan AI dalam menunjang produktivitas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produktivitas mahasiswa Generasi Z dalam penggunaan Artificial Intelligence (AI) melalui pendekatan klasterisasi. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering dengan data yang diperoleh melalui kuesioner, di mana jumlah sampel ditentukan menggunakan metode Slovin. Data diuji validitas dan reliabilitasnya, kemudian jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow berdasarkan nilai Within-Cluster Sum of Squares (WCSS). Proses klasterisasi dilakukan menggunakan algoritma K-Means dengan bantuan RapidMiner Studio. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya lima klaster utama. Sebanyak 60% mahasiswa tergolong produktif dalam memanfaatkan AI dan menunjukkan peningkatan keaktifan akademik serta persepsi manfaat yang signifikan terhadap kualitas pembelajaran. Sebaliknya, 37% mahasiswa belum produktif dalam penggunaan AI, dan 3% mahasiswa hampir tidak memanfaatkan AI dalam aktivitas akademik. Temuan ini menunjukkan bahwa pemanfaatan AI perlu diimbangi dengan strategi penggunaan yang tepat agar berdampak optimal terhadap produktivitas akademik mahasiswa]]>
