Penguatan kompetensi mahasiswa melalui integrasi scite.AI dalam analisis literatur karya ilmiah - Santi Yunus; Rita Yunus; Muhammad Akbar; Albetris Albetris; Nurfadilah Sindika Sari (SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan, 2026)
Abstrak Perkembangan Artificial Intelligence (AI) di pendidikan tinggi menghadirkan peluang dalam penguatan literasi akademik, khususnya pada kemampuan analisis literatur mahasiswa. Kegiatan pengabdian ini bertujuan meningkatkan kompetensi mahasiswa melalui integrasi Scite.AI sebagai pendukung analisis literatur dalam karya ilmiah. Program dilaksanakan pada 16 Agustus 2025 di Ruang BTE 21 dengan melibatkan 33 mahasiswa yang sedang atau akan menyusun tugas akhir. Metode yang digunakan adalah pelatihan berbasis pendampingan dengan desain workshop praktik dan pendekatan experiential learning. Kegiatan meliputi pemaparan konsep citation context, demonstrasi fitur Scite.AI, praktik analisis fungsi sitasi (mentioning, supporting, contrasting), serta diskusi dan refleksi. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan Scite.AI membantu mahasiswa memahami konteks sitasi secara lebih kritis dan tidak lagi bergantung pada jumlah sitasi semata. Integrasi AI yang dipadukan dengan pendampingan terstruktur terbukti mendukung peningkatan ketelitian analisis literatur dan kualitas argumentasi ilmiah. Dengan demikian, pemanfaatan Scite.AI berbasis pendampingan dapat menjadi strategi efektif dalam memperkuat kompetensi literasi akademik mahasiswa di era digital. Kata kunci: artificial intelligence; scite.AI; analisis literatur; citation context; pendampingan. Abstract The development of Artificial Intelligence (AI) in higher education offers opportunities to strengthen students’ academic literacy, particularly in literature analysis skills. This community service program aimed to enhance students’ competencies by integrating Scite.AI as a tool to support literature analysis in academic writing. The program was conducted on August 16, 2025, in Room BTE 21 and involved 33 students preparing their undergraduate theses or scientific articles. The method employed was mentoring-based training combined with a practice-oriented workshop and an experiential learning approach. Activities included introducing citation context concepts, demonstrating Scite.AI features, practicing citation function analysis (mentioning, supporting, contrasting), and conducting guided discussions and reflections. The results indicate that Scite.AI helped students interpret citation contexts more critically and move beyond relying solely on citation counts. The integration of AI with structured mentoring contributed to improved rigor in literature analysis and stronger scientific argumentation. Therefore, mentoring-based integration of Scite.AI represents an effective strategy for strengthening academic literacy competencies in the digital era. Keywords: artificial intelligence; scite.AI; literature analysis; citation context; mentoring.