Analisis kepercayaan mahasiswa UIN Maulana Malik Ibrahim terhadap AI (artificial intelligence) dalam pencarian informasi untuk tugas akhir

INDONESIA :

Mahasiswa kini banyak memanfaatkan berbagai platform AI untuk membantu memahami literatur, menemukan referensi, hingga menyusun tugas akhir. Namun, meningkatnya penggunaan AI ini juga memunculkan perbedaan tingkat kepercayaan terhadap hasil yang dihasilkan oleh sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepercayaan mahasiswa UIN Maulana Malik Ibrahim Malang terhadap penggunaan Artficial Intelligence (AI) dalam pencarian informasi untuk penyusunan tugas akhir. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif deskriptif dengan menyebarkan kuesioner kepada 98 mahasiswa aktif angakatan 2020 dan 2021. Instrumen penelitian terdiri dari 29 pernyataan yang merepresentasikan delapan faktor utama kepercayaan terhadap AI, yaitu transparency, explainability, accuracy, reliability, augmentation, automation, anthropomorphism, dan data privacy. Analisis data dilakukan menggunakan perhitungan nilai rata-rata (mean) untuk melihat tingkat kepercayaan pada setiap faktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor explainability memperoleh nilai tertinggi (4,06), menunjukkan bahwa mahasiswa sangat menghargai kemampuan AI dalam memberikan penjelasan yang jelas dan mudah dipahami. Faktor anthropomorphism (3,79) menunjukkan AI dianggap mampu berinteraksi secara ramah dan komunikatif. Faktor accuracy (3,64) dan reliability (3,58) menegaskan pentingnya ketepatan serta konsistensi informasi. Sementara augmentation (3,47) dan automation (3,41) menunjukkan peran AI sebagai alat pendukung produktivitas. Adapun data privacy (3,32) dan transparency (3,24) memiliki nilai terendah, menandakan bahwa mahasiswa masih ragu terhadap keamanan data dan keterbukaan sumber informasi AI.

ENGLISH :

Nowadays, students often use AI platforms to help them understand literature, search for references, and prepare their thesis. However, the increase in AI use also leads to varied trust levels in its results. The research aims to analyze the factors influencing UIN Maulana Malik Ibrahim Malang students’ trust in Artificial Intelligence (AI) when seeking thesis-related information. It employed a quantitative descriptive design, using questionnaires to collect data from 98 active students from the 2020 and 2021 cohorts. The research instruments consist of 29 statements representing eight main factors of trust in AI, namely transparency, explainability, accuracy, reliability, augmentation, automation, anthropomorphism, and data privacy. The data analysis calculates the mean to observe the trust level on each factor. The research results indicate that the factor of explainability achieves the highest score (4.06), demonstrating that students highly appreciate the AI’s capability to provide clear and easy-to-understand explanations. The factor of anthropomorphism (3.79) suggests that AI is perceived as capable of engaging in friendly and communicative interactions. The factors of accuracy (3.64) and reliability (3.58) emphasize the importance of information validity and consistency. Meanwhile, the factors of augmentation (3,47) and automation (3,41) show the role of AI as a productivity-supporting tool. Furthermore, data privacy (3.32) and transparency (3.24) receive the lowest scores, indicating that students still have concerns regarding data security and the openness of AI information sources.

ARABIC :

يستفيد الطلبة حاليًا كثيرًا من مختلف منصات الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في فهم الأدبيات، والعثور على المراجع، وحتى إعداد الرسائل الجامعية. ومع ذلك، فإن زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي أدت أيضًا إلى ظهور اختلافات في مستوى الثقة بالنتائج التي تنتجها هذه الأنظمة. هدفت هذه الدراسة إلى تحليل العوامل التي تؤثر على ثقة طلبة جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج في استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث عن المعلومات لإعداد الرسائل الجامعية. استخدمت هذه الدراسة منهج البحث الكمي الوصفي من خلال توزيع استبانة على ٩٨ طالبًا نشطًا من دفعات ٢٠٢٠ و٢٠٢١. تتكون أداة البحث من ٢٩ بيانًا تمثل ثمانية عوامل رئيسية للثقة بالذكاء الاصطناعي، وهي الشفافية، القابلية للتفسير، الدقة، الموثوقية، التعزيز، الأتمتة، التجسيم البشري، وخصوصية البيانات. تم تحليل البيانات باستخدام حساب قيمة المتوسط (mean) لرصد مستوى الثقة في كل عامل. أظهرت نتائج البحث أن عامل القابلية للتفسير (explainability) حصل على أعلى قيمة (٤٫٠٦)، مما يشير إلى أن الطلبة يقدرون جدًا قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم تفسيرات واضحة وسهلة الفهم. ويشير عامل التجسيم البشري (anthropomorphism) (٣٫٧٩) إلى أن الذكاء الاصطناعي يُعتبر قادرًا على التفاعل بطريقة ودية وتواصلية. كما تؤكد عوامل الدقة (accuracy) (٣٫٦٤) والموثوقية (reliability) (٣٫٥٨) أهمية صحة المعلومات وثباتها. أما بالنسبة لعامل التعزيز (augmentation) (٣٫٤٧) الأتمتة(automation) (٣٫٤١) فتشير إلى دور الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم الإنتاجية. أما الخصوصية (data privacy) (٣٫٣٢) والشفافية (transparency) (٣٫٢٤) فحصلت على أقل القيم، مما يدل على أن الطلبة لا يزالون متشككين فيما يتعلق بأمن البيانات ووضوح مصادر معلومات الذكاء الاصطناعي.