Analisis Sentimen Mahasiswa Terhadap Artificial Intelligence Menggunakan Multinomial Naive Bayes dan Random Forest Serta Tinjauan Berdasarkan Rumpun Ilmu dan Etika Akademik

Abstract

Perkembangan teknologi mengalami kemajuan pesat sehingga mendorong pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence di berbagai bidang, termasuk pendidikan tinggi. Bagi mahasiswa, Artificial Intelligence telah digunakan untuk mendukung proses pembelajaran, walaupun berpotensi memunculkan isu etis seperti ketergantungan teknologi dan risiko plagiarisme. Penelitian ini bertujuan mengkaji sentimen mahasiswa terhadap penggunaan Artificial Intelligence dalam konteks akademik. Data diperoleh melalui survei online dengan total data yang dapat diolah sebanyak 440 data dengan proporsi responden setiap rumpun yang seimbang sejumlah 55 mahasiswa. Proses klasifikasi menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan variasi proporsi data latih 60%, 70%, 80%, dan 90% serta kombinasi fitur N-Gram. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi tertinggi senilai 0.83 dihasilkan dari proporsi data latih 70% dengan fitur unigram. Sebagai algoritma pembanding, Random Forest menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 0.93 diperoleh dari fitur trigram dengan proporsi data latih 90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma memberikan hasil performa yang baik dalam melakukan klasifikasi, dengan algoritma Random Forest yang lebih unggul. Hasil penelitian terkait etika penggunaan Artificial Intelligence mengungkap adanya variasi dalam kepatuhan etika akademik.