PENERAPAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP KINERJA AKADEMIK MAHASISWA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS DI UNIVERSITAS BENGKULU

Penelitian ini menyelidiki penerapan Artificial Intelligence (AI) terhadap kinerja
akademik mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Bengkulu. Latar
belakangnya adalah potensi AI dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran di
perguruan tinggi, meskipun adopsinya di Unib masih tahap awal. Tantangan utama
meliputi kurangnya integrasi struktural AI dalam kurikulum dan literasi teknologi yang
belum memadai di kalangan mahasiswa maupun dosen. Penelitian ini bertujuan
menganalisis implementasi AI dalam proses pembelajaran serta mengukur pengaruhnya
terhadap prestasi akademik.
Metode yang digunakan adalah kuantitatif melalui pendekatan survei. Sampel
terdiri dari 100 mahasiswa yang dipilih secara purposive sampling berdasarkan kriteria:
aktif di FEB Unib, pernah menggunakan aplikasi berbasis AI, dan telah menempuh
minimal dua semester. Data dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert (1-5) dan
dianalisis dengan regresi linear sederhana untuk menguji hubungan antara penggunaan AI
(variabel independen) dan kinerja akademik (variabel dependen).
Temuan penelitian mengungkapkan bahwa 45% mahasiswa menggunakan AI
secara intensif untuk simulasi ekonomi dan penulisan otomatis, tetapi hanya 15% yang
memahami prinsip kerja algoritmanya. Hasil analisis statistik menunjukkan tidak adanya
pengaruh signifikan AI terhadap kinerja akademik, dengan koefisien determinasi (R²)
sebesar 0,018 yang berarti AI hanya menjelaskan 1,8% variasi prestasi akademik. Nilai
signifikansi (p=0,188) mengonfirmasi ketidaksignifikanan ini. Faktor dominan yang justru
lebih berpengaruh adalah motivasi intrinsic dukungan dosen, dan lingkungan belajar
kolaboratif.
Simpulan penelitian menegaskan bahwa implementasi AI tidak secara signifikan
meningkatkan kinerja akademik di FEB Unib. Keberhasilan integrasi AI ke depan
memerlukan tiga syarat utama: pelatihan literasi digital untuk mahasiswa dan dosen,
penguatan kapasitas kognitif melalui pendekatan pembelajaran mendalam, serta sinergi
dengan metode pembelajaran aktif seperti diskusi kasus dan studi kolaboratif. Temuan ini
juga mengungkap paradoks penggunaan AI, di mana mahasiswa berprestasi tinggi justru
memanfaatkannya sebagai alat validasi mandiri, bukan pengganti proses berpikir kritis.
Keterbatasan penelitian mencakup sampel yang terbatas pada satu fakultas, metrik
kinerja akademik berbasis IPK, dan desain yang tidak mengukur dampak jangka panjang.
Untuk studi lanjutan, disarankan menambahkan variabel motivasi intrinsik serta
menggunakan metode campuran guna eksplorasi lebih mendalam.