Analisis Literasi Data Mahasiswa Non-Statistik dalam Memahami Informasi Statistik di Era Artificial Intelligence dan Digitalisasi Informasi - Sarah Amalia; Finny Aprilia Yulanda; Nadia Rikza Ananda; Femi Ezrani Sianturi; Nur Maulydia Rizky; Sri Yuni Utari Sihombing; Hendra Kurnia Pulungan (Jurnal Lintas Karsa, 2026)
Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dan digitalisasi informasi meningkatkan kebutuhan siswa untuk memiliki kemampuan literasi data dalam memahami informasi statistik yang beredar di berbagai media. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat literasi data siswa non-statistik dalam memahami informasi statistik di era AI dan digitalisasi informasi. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan melibatkan 37 mahasiswa non-statistik sebagai responden. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner secara berani menggunakan skala Likert. Instrumen penelitian diuji validitas dan reliabilitas menggunakan RStudio, dengan hasil dua item tidak valid (P3 dan P9) sehingga dieliminasi, serta nilai Cronbach's Alpha sebesar 0,831 yang menunjukkan reliabel instrumen. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif berupa nilai rata-rata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat literasi data mahasiswa non-statistik berada pada kategori cukup baik dengan rata-rata keseluruhan sebesar 3,32. Indikator literasi akademik memperoleh nilai rata-rata tertinggi (3,4324), sedangkan pemahaman statistik memperoleh nilai rata-rata terendah (3,1689). Temuan ini menunjukkan bahwa mahasiswa telah mampu memanfaatkan teknologi digital dan AI untuk mendukung aktivitas akademik, namun masih memerlukan penguatan kemampuan dalam memahami dan menginterpretasikan informasi statistik. Oleh karena itu, pengembangan literasi data perlu difokuskan pada peningkatan kemampuan statistik dan pemikiran kritis di perguruan tinggi.