Analisis Pengaruh Artifical Intelligence Terhadap Kualitas, Efisiensi, dan Pemahaman Penyelesaian Tugas Mahasiswa Metode Unsupervised Learning - Fariz Septiawan; Adam Muiz (Information Technology and Science(ITScience), 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