Implementasi Artificial Intelligence Berbasis Fuzzy Logic Dalam Evaluasi Pembelajaran Siswa Sekolah Dasar - Devi Setiawati; Dicky Apdilah; Nur Sri Wulandari; Muhammad Kenichiro Athallah (Journal of Innovative and Creativity (Joecy), 2026)
Akselerasi teknologi kecerdasan buatan (AI) memicu transformasi besar menuju sistem pembelajaran terpersonalisasi, namun metode evaluasi konvensional di tingkat sekolah dasar masih didominasi nilai rata-rata kaku yang mengaburkan heterogenitas kemampuan siswa. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, menguji, dan mendeskripsikan implementasi Fuzzy Logic System berbasis web dalam memetakan hasil evaluasi belajar siswa secara adaptif. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan desain studi kasus. Subjek penelitian berfokus secara mendalam pada 12 siswa kelas 3 SD MIS MPI Dusun XIV-B. Pengolahan data dilakukan menggunakan dua variabel input utama, yaitu nilai mata pelajaran Matematika (X1) dan Bahasa Indonesia (X2). Tahapan proses fuzzy meliputi fuzzifikasi dengan empat interval keanggotaan (Rendah, Cukup, Baik, Sangat Baik), penalaran menggunakan Inference Engine berbasis 9 aturan dasar (Rule Base), serta tahap defuzzifikasi rata-rata untuk menghasilkan skor akhir yang tegas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem AI berbasis fuzzy ini memiliki tingkat sensitivitas yang tinggi dalam memetakan profil kompetensi asimetris siswa secara adil, memberikan pengakuan setara terhadap kemampuan literasi maupun numerasi, serta mampu menyediakan rekomendasi intervensi pedagogis yang terpersonalisasi. Analisis deskriptif juga mengindikasikan tingkat penerimaan teknologi yang positif dari guru dan siswa karena berhasil mereduksi kecemasan akademik serta meningkatkan motivasi belajar intrinsik. Studi ini menyimpulkan bahwa integrasi logika fuzzy efektif mengatasi kesamaran instrumen penilaian konvensional sekaligus mewujudkan sistem asesmen formatif yang objektif, transparan, dan akuntabel di sekolah dasar.