<![CDATA[ABSTRACT The presence of Artificial Intelligence (AI) has changed the way university students respond to various academic demands, including how they plan and complete assignments. In this context, achievement-oriented tendencies do not necessarily correspond to an ability to avoid delay. This study examines the relationship between Achievement Goal Orientation (AGO) and academic procrastination among AI-using students at Universitas HKBP Nommensen Medan. A total of 329 active students from various faculties participated through purposive sampling. Data were collected using the Achievement Goal Questionnaire-Revised (AGQ-R) and the Multidimensional Academic Procrastination Scale (MAPS-15), and were analyzed using Spearman Rank correlation because the data did not meet the normality assumption. The respondent profile indicated that 70.5% of students had a high level of AGO, with Mastery-Approach emerging as the dominant dimension. Meanwhile, academic procrastination was most commonly classified as moderate (42.1%), followed by the low category (40.2%). The relationship between AGO and procrastination was negative but very weak and statistically non-significant (r = −0.094; p = 0.090). Thus, the data do not provide sufficient evidence to establish an association between the two constructs in this sample. These findings position the context of AI use as a relevant consideration in understanding the dynamics of academic motivation and delay, without implying a causal relationship. ABSTRAK Kehadiran Artificial Intelligence (AI) telah mengubah cara mahasiswa menghadapi berbagai tuntutan akademik, termasuk ketika merencanakan dan menyelesaikan tugas. Dalam situasi tersebut, orientasi terhadap pencapaian belum tentu berjalan searah dengan kemampuan menghindari penundaan. Penelitian ini menelaah keterkaitan Achievement Goal Orientation (AGO) dan prokrastinasi akademik pada mahasiswa pengguna AI di Universitas HKBP Nommensen Medan. Sebanyak 329 mahasiswa aktif dari berbagai fakultas berpartisipasi melalui purposive sampling. Data diperoleh menggunakan Achievement Goal Questionnaire-Revised (AGQ-R) dan Multidimensional Academic Procrastination Scale (MAPS-15), kemudian dianalisis dengan korelasi Spearman Rank karena distribusi data tidak memenuhi asumsi normalitas. Profil responden memperlihatkan bahwa AGO berada pada kategori tinggi pada 70,5% mahasiswa, dengan dimensi Mastery-Approach sebagai kecenderungan yang dominan. Sementara itu, prokrastinasi akademik paling banyak berada pada kategori sedang (42,1%), diikuti kategori rendah (40,2%). Hubungan yang diperoleh antara AGO dan prokrastinasi bersifat negatif, tetapi sangat lemah dan tidak signifikan (r = −0,094; p = 0,090). Dengan demikian, data belum memberikan dasar yang memadai untuk mengaitkan kedua konstruk tersebut pada sampel ini. Temuan ini menempatkan konteks penggunaan AI sebagai pertimbangan yang relevan dalam memahami dinamika motivasi dan penundaan akademik, tanpa mengarah pada kesimpulan kausal.]]>
