## PENGARUH AI TERHADAP PERGURUAN TINGGI: ANALISIS BIBLIOMETRIK
Ezra Bimantara Emantoko Putra, Fresnel Siregar, I Gusti Ngurah Adhya Pradipta,  Nur Aini Rakhmawati Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jalan Teknik Kimia, Keputih, Kecamatan Sukolilo, Indonesia 5026221118@student.its.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini mengeksplorasi pengaruh AI terhadap kehidupan akademik mahasiswa, fokus pada integrasi dan persepsi  AI generatif di  lingkungan akademik. Menggunakan  analisis  bibliometrik dari 188  jurnal Google Scholar yang divisualisasikan dengan VOSviewer, hasil menunjukkan fluktuasi dalam publikasi terkait dari 2021 hingga 2024. Hasil analisis co-occurrence menunjukkan lima kluster utama dalam judul dan abstrak, dan tujuh kluster  dalam  kata  kunci.  Temuan  menunjukkan  peningkatan  minat  terhadap  AI  di  pendidikan  tinggi,  dengan fokus pada aplikasi praktis dan  integrasi  AI dalam kehidupan  mahasiswa. Perkembangan penelitian  menyoroti relevansi  teknologi  generatif  seperti  ChatGPT,  dipercepat  oleh  pandemi  COVID-19,  serta  penekanan  pada pembelajaran yang dipersonalisasi dan integritas akademik..
Kata kunci :  bibliometrik; mahasiswa; artificial intelligence

## 1. PENDAHULUAN
Kontroversi  mengenai  tren  perkembangan AI generatif di  beberapa  tahun  belakang  menjadi  topik pembahasan  yang  marak  di  kalangan  masyarakat, terutama  dalam  lingkup  dunia  pendidikan.  Hal  ini bukan  tanpa  sebab,  karena  terdapat  banyak  dampak negatif  dan  positif  dari  meningkatnya  frekuensi penggunaan  AI  yang  dapat  dirasakan  di  masyarakat dunia. Jika  mengkilas  balik, sejarah dari AI generatif sebenarnya  sudah  ada  sejak  tahun  1906  dari  model statistical  Markov  chain yang  merepresentasikan langkah-langkah awal bagaimana mesin dilatih untuk menciptakan data baru.
Lanjut,  dengan  adanya milestone seperti munculnya  chatbot ELIZA pada  1966  (yang menggunakan pattern  matching pada  teks), PARRY pada  1972  yang  merupakan  chatbot  pertama  yang dievaluasi  dengan Turing  test ,  ataupun ALICE pada 1995  yang  menggunakan  teknologi pattern  matching yang  lebih  berevolusi  yang  berdampak  pada  output dialog  yang  terkesan  lebih  natural  dan  mirip  seperti dialog  manusia. Milestone chatbot  seperti  yang  kita kenal sekarang seperti ChatGPT , Google Gemini , dan lain sebagainya atau yang lebih dikenal dengan istilah LLM ( Large  Language  Model )  baru  saja  bertebaran dan  diperkenalkan  pada  tahun  2020,  seperti  dengan adanya  rilis GPT-3 yang  berbasis  pada  175  miliar parameter  dari  data  yang  sudah  tersimpan  untuk menghasilkan  hasil  teks  yang  unik  berdasar prompt yang  berbeda-beda. AI  generatif seperti  ini  kini menjadi  tren,  yang  diutilisasi  di  berbagai  bidang, terutama bidang pendidikan[1].
AI generatif , seperti ChatGPT , memainkan peran transformatif dalam pendidikan, namun persepsi para pemangku kepentingan berbeda-beda. Sementara para dosen  menyatakan  kehati-hatian  terkait  dampaknya terhadap  integritas  akademik,  staf  administrasi  dan mahasiswa melihatnya sebagai alat untuk meningkatkan pembelajaran. Perbedaan ini menyoroti
perlunya pendekatan yang seimbang dalam mengintegrasikan AI ke dalam pendidikan. Di satu sisi, AI  generatif memang  dapat  dibilang  menantang metode  penilaian  dan  pembelajaran  tradisional. Namun, di sisi lain, hal ini juga menghadirkan peluang untuk  praktik  pengajaran  yang  inovatif,  terutama  di lingkungan  pembelajaran  digital  seperti  institusi- institusi  yang  menerapkan ODeL ( Open  Distance  e- Learning ).[2]
Di  kalangan  para  siswa  dan  mahasiswa  sendiri, perkembangan AI generatif membuat banyak perbedaan  pendapat.  Sebuah  studi  pada  tahun  2024 yang dilakukan pada 2555 mahasiswa di University of Liverpool sebagai contoh, menarik kesimpulan bahwa walaupun  banyak  mahasiswa  mengetahui  tentang adanya dan berkembangnya AI generatif sebagai  alat metode  konvensional,  hanya  sebagian  minoritas  saja yang  menggunakannya  untuk  keperluan  akademik mereka.  Dalam  penelitian  itu,  mayoritas  mahasiswa menyatakan AI  generatif dapat  digunakan  untuk membantu  dalam  hal-hal  ringan  (seperti  perbaikan penulisan grammar ),  namun  tidak  untuk  penulisan tugas berat seperti esai.[3]
Lalu  bagaimana  dengan  kondisi  penggunaan AI generatif di bidang pendidikan di Indonesia, terutama di  kalangan  para  siswanya  yang  mayoritas  masih dalam  usia  remaja?  Belum  ada  penelitian  yang membuat  rangkuman  mengenai  hal  tersebut  secara mendetail  sampai  saat  ini.  Hal  ini  sebenarnya  cukup mengherankan, dikarenakan berdasarkan data, sebesar 48,6  persen  remaja  Indonesia  telah  dikategorisasi sebagai  kelompok  dengan  kecanduan  sosial  media yang  tinggi  yang  menyatakan  bahwa  mereka  banyak menghabiskan  waktu di  internet dan seharusnya tahu mengenai perkembangan AI generatif ini. Di sisi lain, berdasar  data  oleh  survei  yang  dilakukan  oleh Program for International Student Assessment (PISA) yang dirilis Organization for Economic Co-operation and  Development  (OECD) pada  2019,  masyarakat
Indonesia memiliki tingkat literasi dengan urutan ke-8 dari bawah (62 dari 70 negara).[4]
Ini  adalah  suatu  bahaya  karena  nyatanya  untuk memaksimalkan  manfaat AI  generatif sekaligus mengatasi  masalah,  penekanan  literasi  digital  adalah salah satu kuncinya. Dengan tingkat literasi dan literasi digital  yang  rendah  di  antara  masyarakat  dan  remaja Indonesia, penggunaan AI generatif dapat saja menjadi hal  yang  fatal  dan  dapat  menimbulkan  informasi- informasi  yang misleading .  Oleh  karena  itu, nampaknya perlu adanya suatu riset untuk memberikan peringatan kepada masyarakat Indonesia, tentang bagaimana penggunaan AI generatif yang baik di  dalam  kalangan  masyarakat  Indonesia  dengan tingkat  literasi  yang  rendah,  terutama  untuk  para remajanya, yang akan berhubungan dengan teknologi ini puluhan tahun ke depan nantinya.[5]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Artificial Intelligence
Kecerdasan  Buatan  (AI)  adalah  kemampuan entitas  ilmiah  untuk  meniru  kecerdasan  manusia, biasanya diimplementasikan melalui sistem komputer. AI  diciptakan  dan  dimasukkan  ke  dalam  mesin (komputer)  agar  bisa  menjalankan  tugas-tugas  yang dapat dilakukan oleh manusia. Berbagai bidang seperti sistem  pakar,  game  komputer,  logika  fuzzy,  jaringan syaraf  tiruan,  dan  robotika  merupakan  beberapa contoh  penerapan  kecerdasan  buatan.  Meskipun  ada banyak hal yang terlihat sulit bagi kecerdasan manusia namun  relatif  mudah  bagi  AI  dalam  bidang Informatika, seperti transformasi persamaan, penyelesaian  persamaan  integral,  serta  pembuatan permainan catur atau Backgammon.
Namun,  hal-hal  yang  tampaknya  mudah  bagi manusia seperti pengenalan objek/wajah atau bermain sepak  bola  masih  sulit  diimplementasikan  dalam konteks  Informatika.  Walaupun  AI  sering  dikaitkan dengan  fiksi  ilmiah,  namun  sebenarnya  AI  menjadi cabang  yang  sangat  penting  dalam  ilmu  komputer yang  berkaitan  dengan  perilaku,  pembelajaran,  dan adaptasi cerdas dalam mesin. Penelitian dalam bidang AI bertujuan untuk mengembangkan mesin yang dapat mengotomatisasikan  tugas-tugas  yang  membutuhkan kecerdasan,  seperti  pengendalian,  perencanaan,  dan penjadwalan,  serta  kemampuan  dalam  menjawab diagnosa  dan  pertanyaan  pelanggan,  dan  pengenalan pola tulisan tangan, suara, dan wajah. Disiplin AI telah berkembang menjadi bidang tersendiri yang memusatkan  perhatian  pada  penyediaan  solusi  untuk masalah-masalah  dunia  nyata.  Saat  ini,  sistem  AI banyak  digunakan  dalam  berbagai  industri  seperti ekonomi, obat-obatan, teknik, dan  militer, serta telah diimplementasikan dalam berbagai aplikasi perangkat lunak rumah dan video game.
Selain  itu,  AI  dapat  dibagi  menjadi  dua pendekatan  utama,  yaitu  AI  Konvensional  dan Kecerdasan Komputasional  (CI,  Computational Intelligence). AI konvensional umumnya menggunakan  metode-metode  yang  sekarang  dikenal
sebagai  pembelajaran  mesin,  yang  melibatkan formalisme dan analisis statistik. Hal ini juga dikenal sebagai  AI  simbolis,  AI  logis,  AI  murni,  dan  AI tradisional  (GOFAI,  Good  Old  Fashioned  Artificial Intelligence). Sementara itu, kecerdasan komputasional  berkaitan  dengan  pengembangan  atau pembelajaran  iteratif,  seperti  penalaan  parameter dalam sistem koneksionis. Pendekatan  ini didasarkan pada data empiris dan sering dikaitkan dengan AI non- simbolis, AI tak terstruktur, dan perhitungan lunak.[6]

## 2.2. Analisis Bibliometrik
Istilah bibliometrik pertama kali dikenalkan Oleh Pritchard  pada  tahun  1996  sebagai  penerapan pengukuran  karaktertistik  pada  buku  dan  literature lainnya  menggunakan  metode  matematika  dan statistika.  Analisis  bibliometrik  melibatkan  beberapa variabel  yaitu  pengarang,  lokasi  atau  tempat  karya ilmiah itu diterbitkan, kata kunci yang menggambarkan  subjek  pada  karya  ilmiah,  dan kutipan.  Pernyataan  tersebut  juga  di  dukung  dengan pendapat  dari  Bluma,  bibliometric  adalah  analisis kuantitatif pada sumber — sumber informasi sekunder yang  melihat  beberapa  variabel  seperti  tahun publikasi,  bahasa,  perkembangan  pada  subjek  atau topik  penelitian  yang  dibahas,  analisis  kutipan  ,  inti jurnal, dan tingkat keusangan pada literature.
Tupan  menjabarkan  bibliometrik  sebagai  kajian yang mengungkapkan besaran suatu bidang ilmu pada publikasi ilmiah di lembaga tertentu dengan penerapan teori  seperti  analisis  pengarang,  analisis  kata  kunci, kutipan,  jumlah  publikasi,  kolaborasi  pengarang. Kajian  bibliometrik  merupakan  kajian  analisis bibliografis dalam kegiatan ilmiah bisa dikatakan juga penelitian  yang  berbasis  pada  asumsi.  peneliti  dan mengkomunikasikan  dengan  tujuan  perkembangan pengetahuan  pada  sebuah  penelitian  terutama  pada penelitian yang membutuhkan bidang khusus.[7]
Indikator bibliometrik dapat memberikan tingkat perkembangan  suatu  ilmu  pada  tingkat  yang  lebih tinggi  dengan  melihat  sifat  dan  kemajuan  ilmu  yang bersangkutan. Keandalan dalam indikator bibliometrik dipengaruhi  oleh  dua  aspek  utama,  antara  lain pemilihan  database  yaitu  banyaknya  database bibliometrik, beberapa multi disiplin dan lainnya pada area  tertentu  serta  identifikasi  publikasi  berdasarkan alamat yang diberikan penulis. Indikator bibliometrik lebih kuat pada tingkat agregasi yang lebih tinggi dan lebih cocok untuk menganalisis pola dalam kumpulan besar (tim peneliti besar) dan lebih sedikit cocok untuk evaluasi individu atau tim peneliti kecil.[8]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan metode bibliometrik. Analisis bibliometrik melibatkan empat  tahapan  umum  meliputi  pengumpulan  data jurnal  ilmiah  (pencarian),  pemilihan  artikel  yang relevan (filterisasi), visualisasi peta bibliometrik, dan penarikan kesimpulan.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan metode bibliometrik. Analisis bibliometrik melibatkan empat  tahapan  umum  meliputi  pengumpulan  jurnal ilmiah  (pencarian),  pemilihan  artikel  yang  relevan (filterisasi), visualisasi peta bibliometrik, dan penarikan kesimpulan.  Proses pencarian dikumpulkan melalui  publikasi  Google  Scholar.  Pengumpulan artikel  ilmiah  diawali  dengan  penentuan  kata  kunci yaitu  “ Artificial  Intelligence  for  College  Students” . Tahap ini didukung oleh perangkat lunak Publish and Perish dengan melakukan pencarian dengan kata kunci setiap  tahunnya.  Hasil  setiap  pencarian  dibatasi sebanyak 200 artikel dengan rentang tahun 2021-2024. Dari  tahap  ini  ditemukan  800  artikel  ilmiah  yang kemudian  diekspor  kedalam  bentuk  .ris  agar  dapat dilakukan tahap selanjutnya. [9]
Pada tahap selanjutnya dilakukan tahap filterisasi pada  kumpulan  artikel  ilmiah.  Tahap  ini  bertujuan untuk  memastikan  bahwa  artikel  yang  digunakan untuk  penelitian  relevan  dengan  topik  yang  diteliti. Proses  ini  melibatkan  seleksi  artikel  dengan  bantuan perangkat  lunak  Mendeley.  Artikel-artikel  yang dikumpulkan merupakan jurnal dengan mempertimbangkan  aspek-aspek  yang  terkait  dengan AI,  mahasiswa,  dan  akademik  atau  pembelajaran. Seleksi dilakukan berdasarkan judul, abstrak, dan kata kunci.  Dengan  mempertimbangkan  aspek-aspek  ini, jurnal  yang  dianggap  kurang  relevan  dieliminasi sehingga  didapatkan  hasil  akhir  berupa  188  jurnal ilmiah  yang akan dijadikan objek pada tahap analisis bibliometrik.
Untuk tahap visualisasi  bibliometrik, digunakan bantuan  perangkat  lunak  VOSviewer.  Dengan menggunakan VOSviewer, akan terbentuk visualisasi jaringan  yang  membantu  memahami  hubungan  dari artikel  ilmiah  yang  dipilih.  Metode  yang  digunakan dalam studi ini adalah co-occurence, yang digunakan untuk  mengevaluasi  keterkaitan  antar  artikel  melalui yang  terdiri  dari  dua  yaitu  berdasarkan  teks  (abstrak dan  judul)    yang  muncul  pada  artikel  tersebut. Terdapat  beberapa  variasi  visualisasi  yang  tersedia dalam  VOSviewer.  Pertama, network  visualization untuk menunjukkan hubungan antara topik berdasarkan  judul  dan  kata  kunci  dari  jurnal.  Kedua, overlay  visualization yang  menampilkan  hubungan antara  topik  informasi  dan  hubungan  dengan  tahun publikasinya.  Ketiga, density  visualization bertujuan untuk  mengidentifikasi  topik-topik  yang  paling banyak  atau  paling  sedikit  dibahas  melalui heatmap. Gambar  1  menunjukkan  seluruh  tahapan  dalam penelitian ini. [10][11]

## Gambar 1. Skema metode penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perkembangan Publikasi
Topik  pengaruh  AI  terhadap  mahasiswa  dalam bidang  akademik  mengalami  peningkatan  dari  segi publikasi.  Berdasarkan  pencarian  topik  yang  telah dilakukan pada Google Scholar, ditemukan 188 artikel yang  dianggap  relevan  dengan  topik  ini.  Gambar  2 menunjukkan  jumlah  publikasi  jurnal  yang  berkaitan dengan topik akademik mahasiswa dan AI dari tahun 2021  hingga  2024.  Dari  data  ini  dapat  disimpulkan bahwa  peneliti  semakin  tertarik  untuk  membahas  AI dan  akademik  mahasiswa.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh peningkatan  jumlah  publikasi  khususnya  pada  tahun 2023  yang  memiliki  jumlah  publikasi  tertinggi  yaitu sebanyak  83  artikel,  sementara  yang  terendah  adalah pada  tahun  2022  dengan  5  artikel.  Gambar  2 menunjukkan bahwa  jumlah publikasi artikel  bersifat fluktuatif  dilihat  dari  adanya  penurunan  dan peningkatan dari tahun ke tahun.
Gambar 2. Perkembangan publikasi jurnal 21 5 83 79 0 20 40 60 80 100 2021 2022 2023 2024
Jumlah Publikasi Artikel Setiap Tahun
Jika dilihat dari kutipan jurnal, topik pengaruh AI dan akademik mahasiswa juga menarik minat peneliti.
Tabel  1  menggambarkan  10  artikel  yang  paling banyak  dikutip,  dengan  informasi  tambahan  yaitu penulis,  judul,  tahun,  penerbit,  serta  jumlah kutipannya.  Dari  sini  dapat  dilihat  bahwa  dokumen
dengan  peringkat  teratas  telah  dikutip  lebih  dari  900 kali.  Sementara  itu,  tabel  1  menunjukkan  bahwa  10 jurnal  tersebut  telah  dikutip  lebih  dari  100  kali  yang menunjukkan  banyaknya  peneliti  yang  melakukan penelitian pada topik ini.
Tabel 1. Artikel yang paling banyak dikutip No Cites Author Title Year Publisher 1 906 D R E Cotton, P A Cotton, J R Shipway Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT 2024 Taylor &Francis 2 251 H Crompton, D Burke Artificial intelligence in higher education: the state of the field 2023 Springer 3 240 I Dergaa, K Chamari, P Zmijewski, HB Saad From human writing to artificial intelligence generated text: examining the prospects and potential threats of ChatGPT in academic writing 2023 termedia.pl 4 184 V Kuleto, M IliÄ‡, M Dumangiu, M RankoviÄ‡, ... Exploring opportunities and challenges of artificial intelligence and machine learning in higher education institutions 2021 mdpi.com 5 178 A Thurzo, M Strunga…. Impact of artificial intelligence on dental education: A review and guide for curriculum update 2023 mpdi.com 6 168 V GonzÃ¡lez-, ... Artificial intelligence for student assessment: A systematic review 2021 mdpi.com 7 146 J Huang, S Saleh, Y Liu A review on artificial intelligence in education 2021 pdfs.semantic scholar.org 8 136 K Malinka, M Peresíni, A Firc, O Hujnák, ... On the educational impact of chatgpt: Is artificial intelligence ready to obtain a university degree? 2023 dl.acm.org 9 125 AYQ Huang, OHT Lu, SJH Yang Effects of artificial Intelligence–Enabled personalized recommendations on learners' learning engagement, motivation, and outcomes in a flipped classroom 2023 Elsevier 10 108 S F Ahmad, M K .. … Artificial intelligence and its role in education 2021 mdpi.com

## 4.2. Analisis co-occurrence judul dan abstrak
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan terhadap 188 artikel yang terindeks di Google Scholar dari tahun 2021 hingga 2024, didapatkan gambar peta visualisasi  jaringan  menggunakan  perangkat  lunak VOSviewer, yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil network visualization
Dalam  analisis  ini,  dilakukan  analisis co- occurrence m  menggunakan  teks  dan  abtrak  dengan metode penghitungan binary-counting , lalu didapatkan  1087 terms .  Dengan  membatasi  minimal kemunculan  yaitu  sebanyak  5  kali  didapatkan  48 threshold.  Terms yang  sudah  didapatkan  selanjutnya dilakukan pemilihan berdasarkan skor relevansi untuk mengurangi  perbedaan occurence yang  terlalu  besar.
Dengan  demikian,  dilakukan  pemilihan terms yaitu sebanyak  70%  dari threshold sebelumnya  dan didapatkan  34 terms terpilih.  Berdasarkan  hal  ini, didapatkan 5 kluster hasil dari network visualization . Gambar  4  menunjukkan  kluster  satu  yang ditandai dengan warna merah. Pada kluster ini terdapat 9  item  kata  yaitu artificial  intelligence  technology, effect,  integration,  role,  teacher,  teaching,  tool, university, dan university student.
Gambar 4. Kluster satu
Gambar  5  menunjukkan  kluster  dua  yang ditandai  dengan  warna  hijau  tua.  Pada  kluster  ini terdapat  8  item  kata  meliputi attitude,  challenge, factor,  knowledge,  machine  learning,  opportunity, perception dan students perception .
Gambar 5. Kluster dua
Gambar  6  menunjukkan  kluster  tiga  yang ditandai  dengan  warna  biru  tua.  Pada  kluster  ini terdapat  7  item  kata  meliputi application,  chatbot, generative  artificial  intelligence,  implication,  paper, practice, dan review .
Gambar 6. Kluster tiga
Gambar  7  menunjukkan  kluster  empat  yang ditandai  dengan  warna  kuning  tua.  Pada  kluster  ini terdapat 6 item kata meliputi analysis, college student, development, efectiveness, field, dan influence .
Gambar 7. Kluster empat
Gambar  8  menunjukkan  kluster  lima  yang ditandai dengan warna ungu. Pada kluster ini terdapat 4 item kata meliputi artificial intelligence application, benefit, educator, dan systematic review.
Gambar 8. Kluster lima
Selanjutnya,  pada  data  Gambar  9  dari  Overlay Visualization  dapat  dianalisis  bahwa  perkembangan yang terjadi dari tahun 2021-2024 mengenai penelitian tentang  AI  di  bidang  pendidikan  atau  education menunjukkan  adanya  relevansi  fokus  pada  hal  yang dinamakan generative artifical intelligence. Terkhusus satu  jenis  AI  generatif  menonjol  relevansinya,  yaitu ChatGPT.  Hal  ini  tidak  heran,  mengingat  chatgpt merupakan  salah  satu  web  app  yang  paling  pertama booming  ke  permukaan  dan  salah  satu  yang  paling diingat  oleh  masyarakat  umum  ketika  ditanya mengenai AI.
Gambar 9. Overlay Visualization Co-occurrence dari Keywords (Occurrence  ≥ 4)
Dari  tahun  ke  tahun  juga  dapat  terlihat peningkatan  kompleksitas  tema  dan  keyword  yang muncul  dari  yang  awalnya  hanya  sekedar  membahas dari  topik  chatbot  dan  artificial  intelligence  secara general,  publikasi-publikasi  di  2023  dan  2024  mulai menunjukkan adanya peningkatan kompleksitas tema yang  dibahas.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  keyword seperti “personalized learning”, “academic integrity”, atau  “large  language  models”  yang  mulai  banyak dibahas di publikasi mengenai AI di tahun 2023, yang menunjukkan  bahwa  dengan  semakin  berkembang, populer,  dan  masuknya  AI  di  kehidupan  masyrakat umum,  para  peneliti  mulai  memahami  dan  dapat mudah  mendapat  informasi  mengenai  ilmu-ilmu tentang  AI  sehingga  dapat  meneliti  tema-tema  yang dulunya dianggap kompleks.
Selain  itu,  pandemi  COVID-19  juga  berperan besar  dalam  lebih  banyak  munculnya  publikasi  yang
mencakup  keyword  seperti  “personalized  learning” atau “academic  integrity”. Karena sebagaimana  yang diketahui,  pandemi  lebih  mendorong  pengunaan  dan adopsi teknologi digital dan AI terutama dalam bidang pendidikan  yang  tentunya  mempercepat  kebutuhan akan  solusi  personalized  learning  dan  juga  berefek domino  di  kemudian  hari  karena  lebih  banyak munculnya  isu  dengan  academic  integrity  sebab penggunaan AI yang semakin marak.
Visualisasi  kepadatan  ( Density  Visualization ) yang dihasilkan menunjukkan area dengan konsentrasi kata kunci yang saling terkait, di mana warna kuning menunjukkan kepadatan tertinggi dan biru menunjukkan kepadatan terendah.
Dari hasil visualisasi pada gambar 10, kata kunci College  Student terletak  di  pusat  dengan  kepadatan tertinggi, menegaskan bahwa mahasiswa adalah topik utama dalam diskusi tentang pengaruh AI di perguruan tinggi.  Kata  kunci Generative  Artificial  Intelligence juga menunjukkan kepadatan tinggi, mengindikasikan peran  penting  teknologi  generatif  dalam  konteks pendidikan  tinggi.  Kata  kunci  pendukung  seperti Analysis , Knowledge , Development ,  dan Tool menunjukkan  fokus  pada  analisis,  pengetahuan, pengembangan,  dan  alat  yang  terkait  dengan  AI  dan mahasiswa. Selain itu, kata kunci Perception , Attitude , dan Effectiveness mengindikasikan bagaimana persepsi,  sikap,  dan  efektivitas  AI  dipertimbangkan dalam pendidikan mahasiswa.
Gambar 10. Density Visualization Co-occurrence dari Teks Abstrak (Occurrence Threshold ≥ 5 dan Skor Relevansi 70%)
Persebaran kata kunci seperti Machine Learning , Factor ,  dan Opportunity menunjukkan  aspek-aspek teknis  dan  peluang  yang  terkait  dengan  AI  dalam pendidikan.  Kata  kunci  seperti Challenge , Teacher , dan Role menyoroti  tantangan,  peran  guru,  dan implikasi  AI  dalam  proses  belajar  mengajar. Sementara  itu,  kata  kunci Integration , Influence , dan Effect menunjukkan bagaimana AI diintegrasikan dan pengaruhnya  terhadap  pendidikan  tinggi.  Kata  kunci Chatbot menandakan minat pada penggunaan chatbot dalam  konteks  pendidikan,  sedangkan Implication , Review ,  dan Educator menunjukkan  perhatian terhadap  implikasi  AI,  tinjauan  literatur,  dan  peran pendidik.
Secara keseluruhan, visualisasi ini menunjukkan bahwa diskusi tentang AI dalam teks abstrak dan judul yang  dianalisis  sangat  terkait  dengan  mahasiswa, teknologi generatif, serta berbagai aspek pengembangan  dan  aplikasi  AI  dalam  pendidikan tinggi.  Kepadatan  kata  kunci  ini  menggarisbawahi topik-topik  utama  dan  relevansi  teknologi  AI  dalam konteks  pendidikan  tinggi,  memberikan  gambaran yang jelas tentang arah dan fokus penelitian di bidang AI.

## 4.3. Analisis co-occurence kata kunci
Selanjutnya,  dilakukan  analisis  terhadap  188 artikel  yang  sama  yaitu  artikel  dari  Google  Scholar pada  tahun  2021  hingga  2024.  Analisis  ini menggunakan  analisis co-occurence yang  didasari oleh kata kunci dari abstrak dan didapatkan 573 jumlah kata kunci. Selanjutnya, dibuat batasan yaitu sebanyak 4  kali  minimal  kemunculan  sehingga  terdapat  22 threshold dengan 7 kluster. Gambar 11 menunjukkan hasil  peta  visualisasi  jaringan  dari  kata  kunci menggunakan perangkat lunak VOSViewer.
Gambar 11. Hasil network visualization
Gambar  12  menunjukkan  kluster  satu  yang ditandai dengan warna merah. Pada kluster ini terdapat 6  kata  kunci  yaitu  ai, artificial  intelligence,  deep learning,  machine  learning,  online  learning, dan prediction.
Gambar  13  menunjukkan  kluster  dua  yang ditandai  dengan  warna  hijau  tua.  Pada  kluster  ini terdapat  4  kata  kunci  meliputi artificial  intelligence (ai), education, generative ai, dan higher education .
Gambar 13. Kluster dua
Gambar  14  menunjukkan  kluster  tiga  yang ditandai  dengan  warna  biru  tua.  Pada  kluster  ini terdapat  4  kata  kunci  meliputi academic  integrity, chatgpt, generative  artificial  intelligence, dan large language models .
Gambar 14. Kluster tiga
Gambar  15  menunjukkan  kluster  empat  yang ditandai  dengan  warna  kuning  tua.  Pada  kluster  ini terdapat  4  kata  kunci  meliputi learning,  perceptions, students, dan teaching.
Gambar  16  menunjukkan  kluster  lima  yang ditandai dengan warna ungu. Pada kluster ini terdapat 2 kata kunci meliputi artificial intelligence dan college students.
Gambar 16. Kluster enam
Gambar  17  menunjukkan  kluster  enam  yang ditandai  dengan  warna  biru  muda.  Pada  kluster  ini terdapat 1 kata kunci meliputi personalized learning.
Gambar 17. Kluster tujuh
Gambar  18  menunjukkan  kluster  tujuh  yang ditandai  dengan  warna  oranye.  Pada  kluster  ini terdapat 1 kata kunci meliputi chatbot.

## Gambar 18. Kluster delapan
Pada  Gambar  19  Jika  dilihat  dari  kata  kunci visualisasi,  dapat terlihat  bahwa  dari  tahun  ke  tahun, publikasi  tentang  AI  pada  awalnya  cenderung  lebih berarah  kepada  persepsi,  sikap,  dan  pandangan  yang dimiliki masyarakat umum kepada teknologi AI. Kata kunci  “review”,  “application”,  “perception”,  dan
“opptunity”  yang  memiliki  warna  node  gelap (mengindikasi  publikasi  sudah  dirilis  beberapa  tahun di belakang) cenderung mengindikasikan bahwa dulu dengan  terbatasnya  ilmu  tentang  AI  dan  juga  masih awamnya tema ini, publikasi dan penilitian cenderung prediksi  tantangan,  serta  persepsi  masyarakat  dengan tema  ini  yang  masih  awam  saat  itu.  Secara  singkat, dahulu penelitian cenderung mengarah pada literature review dan survey dan analisis yang bersifat prediktif. Seiring  berkembangnya  teknologi  AI  dan  masuknya teknologi  ini  ke  dalam  keseharian  masyarakat, penelitian  sekarang  mengalihkan  fokusnya  lebih  ke eksplorasi aplikasi praktis dari AI serta integrasinya ke dalam kehidupan sehari-hari.
Gambar 19. Overlay Visualization Co-occurrence dari Teks Abstrak (Occurrence  ≥ 5 dan skor relevansi 70%)
Lanjut  kepada  analisis  kata  kunci  yang  relevan, “college  student”  memiliki  hubungan  dengan  kata kunci seperti “perception", "attitude", dan "knowledge".  Ini  menunjukkan  bahwa  dalam  dunia pendidikan, penelitian yang dilakukan banyak terfokus untuk  membahas  persepsi,  sikap,  dan  pengetahuan mahasiswa  terhadap  AI.  Kenapa  fokus  penelitian secara  mayoritas  hanya  ditargetkan  ke  mahasiswa? Mahasiswa cenderung lebih siap secara teknologi dan kognitif  untuk  memahami  dan  menggunakan  AI dibandingkan  siswa  di  tingkat  pendidikan  yang  lebih rendah.  Mahasiswa  biasanya  memiliki  akses  lebih besar  ke  perangkat  teknologi  dan  internet  serta kemampuan analitis yang lebih baik untuk memahami konsep AI.
Pada gambar 20, area dengan konsentrasi tinggi kata  kunci  yang  saling  terkait  ditampilkan  dengan warna  yang  berbeda,  di  mana  warna  kuning menunjukkan kepadatan tertinggi dan biru menunjukkan kepadatan terendah.
Dari  hasil  visualisasi, Artificial  Intelligence berada  di  pusat  dengan  kepadatan  tertinggi, menegaskan bahwa AI adalah topik utama yang sering dibahas.  Kata  kunci Education muncul  berdekatan dengan AI, menunjukkan hubungan erat antara AI dan pendidikan, khususnya di perguruan tinggi. Teknologi seperti ChatGPT juga menunjukkan kepadatan tinggi, mengindikasikan  peran  signifikan  dari  teknologi  ini dalam diskusi tentang AI di konteks pendidikan tinggi.
Selain  itu, Higher  Education dan Online  Learning menjadi  fokus  utama,  menyoroti  aplikasi  AI  dalam konteks pendidikan tinggi dan pembelajaran daring.
Gambar 20. Density Visualization Co-occurrence dari Keywords (Occurrence ≥ 4)
Kata kunci pendukung seperti Machine
Learning , Deep  Learning ,  dan Generative  AI juga memperkuat  diskusi  utama  tentang  AI,  menunjukkan berbagai  teknologi  yang  terkait  dengan  bidang tersebut. Istilah-istilah seperti Personalized Learning , Teaching ,  dan Learning menunjukkan  bagaimana  AI dapat  diterapkan  dalam  metode  pengajaran  dan pembelajaran yang dipersonalisasi di perguruan tinggi. Adanya Academic  Integrity menunjukkan  perhatian terhadap integritas akademik dalam konteks penggunaan AI dalam kegiatan pembelajaran.
Persebaran kata kunci seperti students , perceptions , college  students ,  dan chatbot di  sekitar kata  kunci  utama  menunjukkan  topik-topik  yang relevan dalam konteks AI dan pendidikan tinggi. Area konsentrasi  lainnya,  seperti Generative  Artificial Intelligence dan Large Language Models , menunjukkan  minat  pada  teknologi  spesifik  dalam domain  AI,  sementara Prediction menyoroti  aplikasi AI  dalam  membuat  prediksi,  yang  penting  dalam berbagai bidang pendidikan tinggi.
Secara keseluruhan, visualisasi ini menunjukkan bahwa  diskusi  tentang  AI  dalam  penelitian  yang dianalisis  sangat  terkait  dengan  pendidikan  tinggi, teknologi  generatif  seperti  ChatGPT,  serta  metode pembelajaran dan pengajaran yang dipersonalisasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas, dapat  disimpulkan  bahwa  pertumbuhan  publikasi jurnal  yang  berkaitan  dengan  topik  akademik mahasiswa  dan  AI  dari  tahun  2021  sampai  2024 mengindikasikan  bahwa  peneliti  semakin  tertarik untuk membahas AI dan akademik mahasiswa. Selain itu,  pada  analisis  co-occurrence  judul  dan  abstrak, hasil yang didapatkan dari VOSviewer untuk Network Visualization menunjukkan hubungan antartopik yang dikelompokkan  menjadi  5  kluster  yang  ditandai dengan  warna  yang  berbeda  untuk  setiap  klusternya. Overlay Visualization menunjukkan bahwa perkembangan  penelitian  tentang  AI  di  bidang pendidikan telah beralih dari fokus awal pada persepsi
dan  sikap  masyarakat  umum  menjadi  eksplorasi aplikasi  praktis  dan  integrasinya  dalam  kehidupan sehari-hari, khususnya pada mahasiswa.
Hal ini menunjukkan bahwa mahasiswa, dengan kesiapan  teknologi  dan  kognitif  yang  lebih  baik, menjadi  target  utama  penelitian  tentang  AI  dalam konteks  pendidikan  tinggi.  Hasil  analisis co- occurrence dengan Density Visualization menunjukkan  bahwa  mahasiswa  ( college  student ) adalah topik utama dalam diskusi mengenai pengaruh AI  di  perguruan  tinggi.  Analisis co-occurrence kata kunci,  hasil  yang  didapatkan  dari  VOSviewer  untuk Network Visualization menunjukkan hubungan antartopik  yang  dikelompokkan  menjadi  7  kluster yang ditandai dengan warna yang berbeda untuk setiap klusternya.
Hasil Overlay Visualization menunjukkan bahwa perkembangan penelitian AI di bidang pendidikan dari tahun 2021-2024 menunjukkan peningkatan kompleksitas  dan  fokus  pada  teknologi  generatif, khususnya ChatGPT, yang semakin relevan. Pandemi COVID-19  mempercepat  adopsi  teknologi  ini, mendorong lebih banyak publikasi tentang pembelajaran  yang  dipersonalisasi  dan  integritas akademik.  Hasil  analisis co-occurrence dengan Density  Visualization  menunjukkan  bahwa  AI merupakan  topik  utama  dalam  penelitian  terkait perguruan tinggi, dengan fokus khusus pada hubungan antara  AI  dan  pendidikan,  teknologi  generatif  seperti ChatGPT, dan metode pembelajaran yang dipersonalisasi.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Amin, M., Shazed Ali, M., Salam, A., Khan, A., Ali, A., Ullah, A., Alam, N., & Chowdhury, S.  K.  (n.d.).  History  of  generative  Artificial Intelligence  (AI)  chatbots:  past,  present,  and future development.
[2] Generative  Artificial  Intelligence  in  distance education:  Transformations,  challenges,  and impact on academic integrity and student voice. (2024). Journal of Applied Learning & Teaching, 7(1). https://doi.org/10.37074/jalt.2024.7.1.41
[3] Johnston, H., Wells, R. F., Shanks, E. M., Boey, T., & Parsons, B. N. (2024). Student perspectives on  the  use  of  generative  artificial  intelligence technologies  in  higher  education.  International Journal for  Educational  Integrity,  20(1). https://doi.org/10.1007/s40979-024-00149-4
[4] Rahmadanita,  A.  (2022).  Rendahnya  Literasi Remaja di Indonesia: Masalah dan Solusi. Jurnal
Pustaka Ilmiah, 8(2), 55. https://doi.org/10.20961/jpi.v8i2.66437
[5] Bender,  S.  M.  (2024).  Awareness  of  Artificial Intelligence  as  an  Essential  Digital  Literacy: ChatGPT  and  Gen-AI  in  the  Classroom. Changing  English:  Studies  in  Culture  and Education.
https://doi.org/10.1080/1358684X.2024.230999 5
[6] Utomo, D. T. (2014). Studi Pendahuluan Sistem Informasi  Pangan  Untuk  Mengatasi  Kerawanan Pangan  Menggunakan  Artificial  Intellegence Berbasis Data Spatial. Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, 1(1), 17-22. https://jtit.polije.ac.id/index.php/jtit/article/view/ 5
[7] Ayu,  F.  A.  P.  (2020).  Analisis  Bibliometrik Publikasi Ilmiah Bidang Studi Penyakit Hepatitis di  Indonesia  Periode  2009-2019  (Doctoral dissertation,  UNIVERSITAS  AIRLANGGA). http://repository.unair.ac.id/id/eprint/104380
[8] Utami,  S.  B.,  &  Karlina,  N.  (2022).  Analisis Bibliometrik:  Perkembangan  penelitian  dan publikasi mengenai koordinasi program menggunakan  VOSviewer.  Jurnal  Pustaka Budaya, 9(1), 1-8. https://doi.org/10.31849/pb.v9i1.8599 [9] Sari, R., Rahmah, A., Zuhroh, F., Hidayat, T., & Rakhmawati, N. (2023). ANALISIS BIBLIOMETRIK  MENGENAI  SERANGAN PHISHING PADA MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN VOSVIEWER. Jurnal
Ilmiah  Informatika  Komputer , 28 ,  230–240. https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i3.9514
[10] Sahudi,  U.,  Saputra,  Y.  M.,  Ma’mun,  A.,  &  ... (2022).  Co-Authorship  and  Co-Occurrence Bibliometric Analysis of the Scientific Literature on  Social  Capital  and  Sports. ACTIVE:  Journal of
… . https://journal.unnes.ac.id/sju/peshr/article/view/ 59226
[11] Rakhmawati, N. A., Irfan, M., Septiadi, Y., & ... (2023).  Analisis  Bibliometrik  Publikasi  tentang ChatGPT.
JIEET (Journal of … . https://journal.unesa.ac.id/index.php/jieet/article /view/22525
[12] E. B. E. Putra, F. Siregar, I. G. N. A. Pradiptaand N.  A.  Rakhmawati,  “Dataset  Etika  TI  A Kelompok 2-2024”. Zenodo, May 26, 2024. doi: 10.5281/zenodo.11314858.