Penalaran Moral dalam Tindak Kecurangan Akademik Berbasis Artificial Intelligence : Penalaran Moral dalam Tindak Kecurangan Akademik Berbasis Artificial Intelligence - Ainul Yaqin; M. Syarif (Universitas Nahdlatul Ulama Pasuruan, Indonesia, 2026)
Abstrak Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menggali bentuk-bentuk kecurangan akademik berbantuan Artificial Intelligence (AI) sekaligus menemukan penalaran moral yang menjadi dasar tindakan tersebut di kalangan mahasiswa tingkat akhir. Metodologi: Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif interpretatif dengan desain studi kasus. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam dengan teknik probing terhadap mahasiswa tingkat akhir di salah satu perguruan tinggi swasta di Mojokerto yang sedang menyusun tugas akhir. Analisis data menggunakan model Miles, Huberman, dan Saldaña melalui tahapan kondensasi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Temuan: Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir semua mahasiswa menggunakan AI sebagai asisten dalam menyusun tugas akhir, bukan menyerahkan seluruh pengerjaan kepada AI. Fungsi utama AI adalah merapikan, memparafrase, atau memperpanjang kalimat yang telah dibuat mahasiswa. Bagi mahasiswa, bantuan tersebut tidak tergolong kecurangan akademik. Penalaran moral yang dominan adalah kepatuhan pada norma institusional yang dapat dikategorikan sebagai level penalaran moral konvensional. Implikasi: Penelitian ini memberikan implikasi terhadap pengembangan kebijakan perguruan tinggi dalam menetapkan aturan etika penggunaan AI dan penyediaan perangkat deteksi kecurangan akademik berbasis digital guna menciptakan iklim akademik yang berintegritas. Orisinalitas: Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mengkaji secara mendalam hubungan antara penalaran moral mahasiswa dan perilaku kecurangan akademik berbantuan AI, khususnya dalam konteks penyusunan tugas akhir di perguruan tinggi Indonesia. Abstract Purpose: This study aims to explore the forms of academic dishonesty assisted by Artificial Intelligence (AI) and to identify the moral reasoning underlying such behavior among final-year students. Methodology: This study employs an interpretive qualitative approach with a case study design. Data were collected through in-depth interviews with probing techniques involving final-year students at a private university in Mojokerto who were completing their final theses. Data analysis followed the Miles, Huberman, and Saldaña model through data condensation, data display, and conclusion drawing. Findings: The results indicate that almost all students use AI as an assistant in completing their final theses, rather than surrendering the entire work to AI. The main functions of AI are to tidy up, paraphrase, or elaborate sentences that students have already written. For students, such assistance is not considered academic dishonesty. The dominant moral reasoning is adherence to institutional norms, which can be categorized as a conventional level of moral reasoning. Implications: This study provides implications for the development of university policies in establishing ethical guidelines for AI use and providing digital-based academic dishonesty detection tools to create an academic climate with integrity. Originality:This study contributes to an in-depth examination of the relationship between students' moral reasoning and AI-assisted academic dishonesty behavior, particularly in the context of thesis writing in Indonesian higher education.