<![CDATA[Perkembangan teknologi kecerdasan buatan, khususnya ChatGPT, telah memengaruhi pola pembelajaran mahasiswa dalam mencari informasi dan menyelesaikan tugas akademik. Teknologi ini memberikan kemudahan dan efisiensi dalam memperoleh informasi, namun juga menimbulkan kekhawatiran terhadap potensi ketergantungan yang dapat memengaruhi performa akademik mahasiswa. Tujuan dari studi adalah menganalisis pengaruh penggunaan ChatGPT terhadap performa akademik mahasiswa melalui klasifikasi sentimen. Kuantitatif merupakan pendekatan yang dipakai pada studi ini dengan teknik text mining dan algoritma Support Vector Machine (SVM) guna mengklasifikasikan pendapat mahasiswa dalam sentimen negatif maupun positif. Data penelitian diperoleh secara daring dan didistribusikan kepada mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, menghasilkan 1.104 komentar. Data diproses melalui beberapa tahapan, yaitu text preprocessing, pembobotan TF-IDF, pembagian data latih dan uji, serta evaluasi model memakai confusion matrix. Hasil penelitian menampilkan bahwa model SVM mengklasifikasikan 778 data sebagai sentimen positif dan 326 data sebagai sentimen negatif dengan tingkat akurasi sebesar 79,44%. Temuan ini menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa mempunyai persepsi positif terhadap penggunaan ChatGPT sebagai sarana pendukung pembelajaran. Selain itu, hasil penelitian ini memberikan implikasi penting mengenai perlunya pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan secara bijak dalam mendukung proses pembelajaran tanpa mengurangi kemandirian belajar mahasiswa]]>
Copyrights © 2026
