<![CDATA[Penelitian ini mengeksplorasi faktor-faktor yang memengaruhi ketergantungan mahasiswa Universitas Merangin terhadap ChatGPT dengan pendekatan machine learning. Latar belakangnya adalah meningkatnya penggunaan ChatGPT dalam aktivitas akademik serta minimnya kajian mengenai peran jenis kelamin sebagai moderator di Indonesia. Studi ini menggunakan metode kuantitatif, dan data dikumpulkan melalui kuesioner UTAUT2 berbasis konstruk. Tiga model prediktif—Regresi Linier, Random Forest, dan Gradient Boosting dibangun dan dibandingkan akurasinya. Analisis dilakukan secara terpisah untuk kelompok laki-laki dan perempuan guna mengidentifikasi pola spesifik. Hasil menunjukkan bahwa Ekspektasi Kinerja (PE) berpengaruh terhadap mahasiswa laki-laki, sementara Motivasi Hedonis (HM) lebih memengaruhi mahasiswa perempuan. Model Gradient Boosting paling optimal untuk kelompok laki-laki, sementara Regresi Linier lebih sesuai untuk kelompok perempuan. Temuan ini menunjukkan pentingnya desain strategi edukasi AI yang mempertimbangkan perbedaan karakteristik pengguna berdasarkan jenis kelamin serta mendemonstrasikan nilai aplikasi machine learning dalam riset perilaku pengguna teknologi di pendidikan tinggi.]]>
Copyrights © 2025
