Analisis Pengaruh Artifical Intelligence Terhadap Kualitas, Efisiensi, dan Pemahaman Penyelesaian Tugas Mahasiswa Metode Unsupervised Learning - Fariz Septiawan; Adam Muiz (Digital Transformation Technology, 2026)
Penelitian ini menganalisis dampak Artificial Intelligence (AI) terhadap kualitas tugas, efisiensi waktu, dan pemahaman materi di kalangan mahasiswa. Dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering pada data kuesioner dari 35 responden, penelitian ini berhasil mengelompokkan mahasiswa ke dalam tiga profil pengguna AI: pengguna AI seimbang (optimal), pengguna minimal, dan pengguna intensif (berisiko ketergantungan). Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data melalui kuesioner berbasis skala Likert dan pengukuran numerik. Data kemudian diproses dengan standardisasi Z-score dan reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk pemrosesan dan visualisasi yang efisien. Penentuan jumlah klaster optimal (k=3) didukung oleh Elbow Method, yang menunjukkan "titik siku" optimal pada WCSS, dan Silhouette Score rata-rata tertinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI memiliki potensi signifikan untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi penyelesaian tugas mahasiswa. Mahasiswa dalam klaster "Penggunaan AI Seimbang (Optimal)" (Klaster 0) menunjukkan kualitas tugas yang baik (rata-rata 4.00) dan efisiensi tinggi (rata-rata 4.31) dengan ketergantungan yang rendah (rata-rata 2.46). Klaster "Pengguna Minimal" (Klaster 1) memiliki frekuensi penggunaan AI terendah (rata-rata 2.85), dengan kualitas tugas dan efisiensi yang lebih rendah. Sementara itu, klaster "Pengguna Intensif (Berisiko Ketergantungan)" (Klaster 2) menunjukkan frekuensi penggunaan AI tertinggi (rata-rata 5.00), serta kualitas tugas (rata-rata 4.44) dan efisiensi (rata-rata 4.89) yang sangat tinggi, namun dengan risiko ketergantungan yang signifikan (rata-rata 4.78). Meskipun AI menawarkan manfaat, temuan ini menyoroti perlunya pendekatan yang seimbang dalam penggunaan AI untuk menghindari ketergantungan yang berlebihan dan potensi penurunan pemahaman mendalam serta keterampilan berpikir kritis. Oleh karena itu, direkomendasikan agar institusi pendidikan mengembangkan pedoman yang jelas dan etis untuk penggunaan AI dan meningkatkan literasi digital mahasiswa.