Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research

Eksplorasi Pola Penggunaan Aplikasi Berbasis Statistik Multivariat: Pendekatan Analisis Data Modern Vonia, Vonia; Kristianto, Hefi; Parhusip, Jadiaman
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 2 No. 1b (2025): NOVEMBER 2024 - JANUARI 2025 (TAMBAHAN)
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/mister.v2i1b.2731

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi pola penggunaan aplikasi berbasis data menggunakan analisis statistik multivariat, termasuk analisis faktor, clustering, dan Uji Chi-Square. Hasil menunjukkan hubungan signifikan antara usia dan preferensi fitur aplikasi, di mana kelompok usia 25–35 tahun lebih sering menggunakan fitur analitik dasar, sementara pengguna di atas 35 tahun lebih memilih fitur prediktif. Tingkat pendidikan juga memengaruhi frekuensi penggunaan fitur visualisasi, dengan pengguna berpendidikan tinggi lebih sering memanfaatkan fitur ini. Penemuan ini menegaskan pentingnya personalisasi fitur aplikasi. Fitur analitik dasar dapat dirancang lebih intuitif untuk pengguna produktif, sedangkan fitur visualisasi dapat diperkaya elemen interaktif untuk menarik pengguna berpendidikan tinggi. Penelitian ini memberikan wawasan dan rekomendasi untuk pengembangan aplikasi yang lebih adaptif dan relevan.
Etika dan Privasi dalam Penggunaan AI untuk Pengawasan Ujian Daring: Studi Kasus dan Perspektif Regulasi Vonia, Vonia; Kristianto, Hefi; Parhusip, Jadiaman
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 2 No. 1b (2025): NOVEMBER 2024 - JANUARI 2025 (TAMBAHAN)
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/mister.v2i1b.2760

Abstract

Kecerdasan Buatan (AI) semakin banyak digunakan dalam pengawasan ujian daring untuk menjaga kejujuran akademik melalui fitur seperti pengenalan wajah, analisis gerakan, dan pemantauan otomatis. Namun, teknologi ini menimbulkan masalah etika dan privasi, termasuk risiko kebocoran data, bias algoritma, dan tekanan psikologis pada siswa. Studi kasus menunjukkan kurangnya transparansi kebijakan privasi, penilaian yang bias, dan kecemasan yang memengaruhi performa siswa. Penelitian ini merekomendasikan kebijakan yang transparan, algoritma yang inklusif, dan pendekatan humanis untuk menyeimbangkan integritas akademik dengan kesejahteraan siswa.