Deteksi Generatif Teks pada Penilaian Otomatis Tes Esai Berbahasa Indonesia Menggunakan IndoBERT - Pitriani, Pitriani; Maylawati, Dian Sa’adillah; Gerhana, Yana Aditia (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2025)
Hadirnya model generative artificial intelligence (GenAI) membawa tantangan baru dalam dunia pendidikan, khususnya terkait integritas. Salah satu isu yang mencuat adalah potensi penggunaan teks yang dihasil GenAI dalam jawaban pada proses penilaian pembelajaran peserta didik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi generatif teks hasil perangkat AI pada penilaian otomatis evaluasi pembelajaran dalam bentuk esai dengan bahasa Indonesia. Metode penelitian yang digunakan mengadaptasi model pre-trained Indonesia Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT). IndoBERT digunakan untuk deteksi generatif teks dengan AI melalui fine-tuning dan penilaian esai otomatis dengan representasi embedding dan cosine similarity dengan mempertimbangkan hasil deteksi GenAI. Hasil eksperimen menunjukkan fine-tuning pada model pre-trained IndoBERT berhasil mencapai akurasi sebesar 93.91% dengan nilai validation loss sebesar sebesar 0.1895. Sementara itu, pada tahap integrasi model deteksi teks GenAI ke dalam penilaian otomatis menunjukkan bahwa deteksi teks GenAI dapat mempengaruhi nilai akhir, khususnya pada jawaban yang memiliki similaritas tinggi dengan kunci jawaban namun terindikasi AI.