Akurasi Kecerdasan Buatan dalam Mendeteksi Kesalahan Sitasi pada Artikel Ilmiah - Esa Peggy Nerida Manurung; Jhon Roger Sitohang; Rizkita Ridearni Sebayang; Ruth Angel Manurung; Nurul Azizah (BAHTRA: Pendidikan Bahasa dan Sastra, 2026)
Kesalahan sitasi masih sering ditemukan dalam artikel ilmiah dan berdampak pada penurunan kredibilitas penulis serta kualitas publikasi. Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) membuka peluang untuk mendeteksi kesalahan tersebut secara otomatis. Artikel ini bertujuan mengkaji seberapa akurat AI dalam mendeteksi kesalahan sitasi berdasarkan studi pustaka dari berbagai literatur. Sumber data berupa artikel jurnal, buku, dan laporan penelitian yang relevan dengan topik. Pembahasan mencakup jenis-jenis kesalahan sitasi, cara kerja AI mendeteksinya, kelebihan dan kekurangan AI, serta faktor-faktor yang mempengaruhi akurasinya. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI cukup akurat untuk mendeteksi kesalahan format dan inkonsistensi, tetapi masih lemah dalam memverifikasi sumber tidak valid dan memahami konteks kutipan. Akurasi AI dipengaruhi oleh kualitas data latih, jenis kesalahan, dan bahasa artikel. Posisi ideal AI adalah sebagai alat bantu bagi penulis dan editor, bukan pengganti verifikasi manual. Kombinasi antara AI dan validasi manusia merupakan pendekatan terbaik untuk menjaga kualitas sitasi dalam artikel ilmiah.