## EVALUASI EFEKTIVITAS SISTEM UMPAN BALIK BERBASIS AI DALAM MENINGKATKAN HASIL BELAJAR MAHASISWA
ENDAH RESNANDARI PUJI ASTUTI 1 , MUH HUSEIN BAYSHA 2*
Universitas Pendidikan Mandalika, Mataram, Indonesia 1,2 e-mail: huseinbaysha@undikma.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas sistem umpan balik berbasis kecerdasan buatan  (AI)  dalam  meningkatkan  hasil  belajar  mahasiswa  di  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  dan Psikologi  Universitas  Pendidikan  Mandalika.  Metode  survei  kuantitatif  dengan  pendekatan deskriptif  digunakan  pada  238  mahasiswa  untuk  mengukur  berbagai  aspek  pembelajaran, termasuk  pemahaman  materi,  motivasi  belajar,  dan  aksesibilitas  sistem.  Data  dianalisis menggunakan statistik deskriptif, uji normalitas Shapiro-Wilk, dan analisis korelasi Pearson. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  secara  signifikan memudahkan  pemahaman  materi  (mean  =  3,134)  dan  meningkatkan  motivasi  belajar mahasiswa  (mean  =  3,067),  dengan  distribusi  data  yang  mendekati  normal  (p  <  0,001). Meskipun demikian, reliabilitas instrumen yang diukur dengan Cronbach's alpha menunjukkan nilai yang sangat rendah (0,001), mengindikasikan perlunya perbaikan dalam desain instrumen. Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  efektif  dalam meningkatkan  berbagai  aspek  pembelajaran,  namun  memerlukan  evaluasi  lebih  lanjut  untuk meningkatkan  konsistensi  internal  instrumen  dan  mengoptimalkan  implementasinya  dalam konteks  pendidikan  tinggi  di  Indonesia.  Temuan  ini  memberikan  kontribusi  penting  bagi pengembangan teknologi pendidikan dan penyusunan kebijakan yang mendukung integrasi AI dalam proses pembelajaran.
Kata Kunci: Umpan balik berbasis AI, hasil belajar, teknologi pendidikan.

## ABSTRACT
This  study  aims  to  evaluate  the  effectiveness  of  an  AI-based  feedback  system  in  enhancing student learning outcomes at the Faculty of Education and Psychology, Mandalika University of Education. A quantitative survey method with a descriptive approach was employed on 238 students  to  measure  various  aspects  of  learning,  including  material  comprehension,  learning motivation, and system accessibility. Data were analyzed using descriptive statistics, Shapiro- Wilk  normality  test,  and  Pearson  correlation  analysis.  The  results  indicate  that  the  AI-based feedback system significantly facilitates material comprehension (mean = 3.134) and enhances students' learning motivation (mean = 3.067), with data distribution approximating normality (p < 0.001). However, the instrument reliability measured by Cronbach's alpha was very low (0.001), indicating a need for improvements in instrument design. This study concludes that the AI-based  feedback  system  is  effective  in  improving  various  aspects  of  learning,  but  further evaluation  is  needed  to  enhance  the  instrument's  internal  consistency  and  optimize  its implementation in higher education contexts. These findings provide significant contributions to  the development  of educational  technology  and the formulation of policies supporting  AI integration in the learning process.
Keywords : AI-based feedback, learning outcomes, educational technology.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  digital  telah  membawa  perubahan  signifikan  dalam  dunia pendidikan, termasuk dalam hal pengumpulan dan analisis data belajar mahasiswa. Salah satu inovasi yang menjanjikan adalah penggunaan sistem umpan balik berbasis Kecerdasan Buatan
(AI)  yang  dirancang  untuk  memberikan  umpan  balik  cepat,  akurat,  dan  personal  bagi mahasiswa.  Umpan  balik  yang  efektif  telah  diakui  sebagai  salah  satu  faktor  kunci  dalam meningkatkan  hasil  belajar  mahasiswa,  karena  memungkinkan  penyesuaian  segera  terhadap metode pembelajaran yang digunakan (Carless, 2022).
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dapat meningkatkan hasil pembelajaran di berbagai konteks pendidikan. Misalnya, aplikasi AI seperti Wordtune  telah  secara  signifikan  meningkatkan  hasil  penulisan,  keterlibatan,  dan  literasi umpan balik di antara pelajar L2 menengah atas. Studi metode campuran yang melibatkan 46 siswa menunjukkan bahwa kelompok eksperimen yang menggunakan Wordtune mengungguli kelompok kontrol (Rad et al., 2023). Di bidang pendidikan jasmani, sistem penilaian dan umpan balik  yoga  berbasis  AI  terbukti  meningkatkan  kinerja  keterampilan  yoga  siswa, mempromosikan refleksi, motivasi belajar, dan akuisisi umpan balik (Hsia et al., 2023).
Selain itu, pendekatan berbasis AI dalam pembelajaran mandiri memberikan umpan balik dan  rekomendasi  otomatis  yang  signifikan  meningkatkan  kinerja  akademik  siswa  dan keterampilan  belajar  yang  diatur  sendiri.  Sistem  ini  dapat  menjelaskan  akar  penyebab penurunan kinerja dan menawarkan rekomendasi berbasis data (Afzaal et al., 2024). Integrasi model  prediksi  kinerja  AI  dengan  analisis  pembelajaran  dalam  konteks  pembelajaran kolaboratif  juga  meningkatkan  keterlibatan  siswa,  kinerja  pembelajaran  kolaboratif,  dan kepuasan siswa (Ouyang et al., 2023).
Teknik  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  dalam  sistem  AI  sangat  penting  untuk menganalisis umpan balik siswa, mengidentifikasi area perbaikan infrastruktur pendidikan, dan meningkatkan  sistem  manajemen  pembelajaran  (Shaik  et  al.,  2022).  Umpan  balik  yang dipersonalisasi  melalui pembelajaran mesin dan teknik  NLP dalam sistem bimbingan cerdas (ITS) telah menyebabkan peningkatan signifikan dalam hasil kinerja siswa, dengan peningkatan 22,95%  dalam  tingkat  keberhasilan  pada  ITS  skala  besar  (Kochmar  et  al.,  2022).  Sistem  e- learning  berbasis  AI,  seperti  AISAR,  juga  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  hal presisi, ingatan, dan akurasi dengan memberikan rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan keterlibatan siswa dan skor ujian (Bagunaid et al., 2022).
Temuan  meta-analitik  pada  chatbot  AI  mendukung  pengaruh  signifikan  mereka  pada hasil pembelajaran siswa, terutama di pendidikan tinggi, dengan intervensi singkat yang lebih efektif  karena  efek  kebaruan  (Wu  &  Yu,  2024).  Sistem  evaluasi  penulisan  otomatis  (AWE) berbasis  AI,  seperti  Pigai,  memfasilitasi  interaksi  mendetail  antara  siswa  dan  AI,  awalnya berfokus pada umpan balik korektif kesalahan dan secara bertahap menyediakan sumber daya linguistik yang lebih kaya, yang memiliki implikasi untuk pedagogi bahasa dan desain sistem AWE masa depan (Yang et al., 2024).
Meskipun potensi besar sistem umpan balik berbasis AI telah didokumentasikan dalam berbagai penelitian, implementasi mereka dalam konteks pendidikan tinggi di Indonesia masih membutuhkan evaluasi empiris. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi celah tersebut dengan mengevaluasi  efektivitas  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dalam  meningkatkan  hasil  belajar mahasiswa  di  Universitas  Pendidikan  Mandalika.  Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengukur  peningkatan  hasil  belajar  mahasiswa  yang  menerima  umpan  balik  dari  sistem berbasis AI dibandingkan dengan umpan balik tradisional. Selain itu, penelitian ini juga akan mengidentifikasi persepsi mahasiswa terhadap penggunaan sistem ini dan bagaimana persepsi tersebut mempengaruhi hasil belajar mereka. Lingkup penelitian ini mencakup mahasiswa dari berbagai program studi dengan data yang dikumpulkan selama satu semester akademik.
Penelitian ini berusaha untuk memberikan kontribusi signifikan dalam bidang teknologi pendidikan dengan menyajikan bukti empiris mengenai manfaat sistem umpan balik berbasis AI  dalam  konteks  lokal.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  bagi
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
pengambil kebijakan dan praktisi pendidikan dalam mengoptimalkan penggunaan teknologi AI untuk meningkatkan kualitas pembelajaran di perguruan tinggi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode survei kuantitatif dengan pendekatan deskriptif untuk mengevaluasi efektivitas sistem umpan balik berbasis AI. Populasi penelitian terdiri dari 238 mahasiswa Fakultas Ilmu Pendidikan dan Psikologi Universitas Pendidikan Mandalika. Sampel dipilih  secara  acak  untuk  memastikan  representativitas  yang  tinggi  dari  populasi.  Instrumen penelitian berupa kuesioner tertutup dengan skala Likert 5 poin yang dirancang untuk mengukur berbagai  aspek  umpan  balik  berbasis  AI,  termasuk  pemahaman  materi,  motivasi  belajar, kegunaan umpan balik, aksesibilitas, dan keterlibatan dengan materi pembelajaran.
Metode  survei  dengan  kuesioner  skala  Likert  5  poin  banyak  digunakan  di  berbagai disiplin ilmu, termasuk pemasaran, jajak pendapat publik, epidemiologi, dan ilmu sosial, karena kesederhanaan  dan  efektivitasnya  dalam  menangkap  sikap,  keyakinan,  dan  pengalaman responden (Westland, 2022). Skala Likert 5 poin biasanya mencakup opsi seperti “Sangat Tidak Setuju,” “Tidak Setuju,” “Netral,” “Setuju,” dan “Sangat Setuju,” yang diberi kode numerik dari 1 hingga 5 (Thomas et al., 2020).
Data  yang  diperoleh  dari  kuesioner  dianalisis  menggunakan  statistik  deskriptif  untuk menggambarkan distribusi frekuensi, mean, dan standar deviasi dari respons mahasiswa. Selain itu, uji normalitas dilakukan untuk memastikan bahwa data memenuhi asumsi distribusi normal, yang merupakan prasyarat  untuk  beberapa teknik analisis statistik. Analisis  korelasi Pearson digunakan  untuk  mengevaluasi  hubungan  antara  berbagai  aspek  umpan  balik  berbasis  AI dengan  hasil  belajar  mahasiswa.  Analisis  ini  penting  untuk  mengidentifikasi  apakah  ada hubungan signifikan antara pemanfaatan umpan balik berbasis AI dan peningkatan hasil belajar mahasiswa.
Penggunaan  skala  Likert  dalam  penelitian  ini  juga  mempertimbangkan  perdebatan mengenai sifat ordinal dan metode statistik yang sesuai untuk analisisnya. Meskipun beberapa peneliti  berpendapat  bahwa  data  Likert  harus  diperlakukan  sebagai  ordinal  dan  dianalisis menggunakan metode non-parametrik, penelitian ini menggunakan analisis parametrik dengan syarat skor gabungan dan jumlah poin yang sesuai (Carifio & Perla, 2008; Gavião et al., 2023). Asumsi distribusi normal dipenuhi, memungkinkan penggunaan metode parametrik yang lebih sensitif  dan  kuat  dalam  analisis  data  (Westland,  2022).  Selain  itu,  teknik  statistik  lanjutan seperti analisis faktor juga digunakan untuk mengidentifikasi tema-tema yang mendasari dalam data  survei.  Analisis  faktor  ini  membantu  dalam  memahami  struktur  latent  dari  item-item kuesioner  dan  memastikan  bahwa  instrumen  penelitian  memiliki  validitas  konstruk  yang memadai. JASP, perangkat lunak statistik yang ramah pengguna, digunakan untuk analisis data. JASP menyediakan berbagai alat analisis, termasuk statistik deskriptif, analisis reliabilitas, dan tes non-parametrik yang sesuai dengan sifat ordinal dari skala Likert (Voutilainen et al., 2016).
Keseluruhan  prosedur  penelitian  ini  dirancang  untuk  memastikan  bahwa  data  yang dikumpulkan  valid  dan  reliabel.  Validitas  dan  reliabilitas  instrumen  telah diuji  melalui  studi pendahuluan  dan  melibatkan  ahli  di  bidang  pendidikan  dan  teknologi  informasi.  Langkah- langkah  ini  diambil  untuk  memastikan  bahwa  hasil  penelitian  dapat  diandalkan  dan memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pemahaman tentang efektivitas sistem umpan balik berbasis AI dalam konteks pendidikan tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dari  238  mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  dan Psikologi  Universitas  Pendidikan  Mandalika  untuk  mengevaluasi  efektivitas  sistem  umpan
balik  berbasis  AI  dalam  pembelajaran.  Data  dianalisis  menggunakan  statistik  deskriptif,  uji normalitas, dan analisis korelasi Pearson.
Tabel 1. Descriptive Statistics Item Median Mean Shapiro- Wilk P-value of Shapiro- Wilk Sistem umpan balik berbasis AI memudahkan saya memahami materi kursus 3.000 3.134 0.901 < .001 Saya  merasa  lebih  termotivasi  untuk  belajar dengan menggunakan sistem umpan balik berbasis AI 3.000 3.067 0.913 < .001 Sistem  umpan  balik  berbasis  AI  memberikan umpan  balik  yang  membantu  saya  memperbaiki kesalahan dalam belajar 3.000 2.971 0.897 < .001 Saya  dapat  mengakses  sistem  umpan  balik berbasis  AI  dengan  mudah  untuk  mendukung pembelajaran saya 3.000 3.080 0.906 < .001 Sistem  umpan  balik  berbasis  AI  meningkatkan interaksi saya dengan materi kursus 3.000 3.017 0.903 < .001 Penggunaan sistem umpan balik berbasis AI dalam kursus ini relevan dengan tujuan pembelajaran 3.000 3.038 0.905 < .001 Saya akan merekomendasikan penggunaan sistem umpan balik berbasis AI kepada mahasiswa lain 3.000 3.197 0.897 < .001 Saya merasa lebih percaya diri dalam memahami materi  setelah  menggunakan  sistem  umpan  balik berbasis AI 3.000 2.954 0.914 < .001 Sistem  umpan  balik  berbasis  AI  membantu  saya untuk belajar secara mandiri 3.000 3.113 0.895 < .001 Integrasi  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dalam pembelajaran  meningkatkan  kualitas  pendidikan yang saya terima 3.000 3.118 0.905 < .001
Data  statistik  deskriptif  yang  ditampilkan  dalam  Tabel  1.  Descriptive  Statistics menunjukkan  evaluasi  mahasiswa  terhadap  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dalam  berbagai aspek  pembelajaran.  Tabel  ini  mencakup  nilai  median,  mean,  hasil  uji Shapiro-Wilk,  dan  p- value  dari  uji  Shapiro-Wilk  untuk  setiap  item  yang  dinilai.  Sistem  umpan  balik  berbasis  AI memudahkan  mahasiswa  memahami  materi  kursus  dengan  nilai  median  dan  mean  masing- masing sebesar 3,000 dan 3,134. Uji Shapiro-Wilk menunjukkan nilai 0,901 dengan p-value < 0,001,  mengindikasikan  bahwa  distribusi  data  ini  mendekati  normal.  Hal  ini  menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa merasa terbantu oleh sistem AI dalam memahami materi. Selain itu, sistem ini juga meningkatkan motivasi belajar mahasiswa dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,067. Nilai Shapiro-Wilk sebesar 0,913 dengan p-value < 0,001 menunjukkan distribusi normal, yang berarti bahwa mahasiswa merasa lebih termotivasi untuk belajar dengan adanya umpan balik AI.
Umpan balik yang diberikan oleh sistem membantu mahasiswa memperbaiki kesalahan dalam belajar, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 2,971. Hasil uji  Shapiro-Wilk  sebesar  0,897  dengan  p-value  <  0,001  menunjukkan  distribusi  data  yang
normal.  Ini  menunjukkan  efektivitas  sistem  AI  dalam  memberikan  umpan  balik  yang konstruktif. Aksesibilitas sistem dinilai tinggi dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar  3,000  dan  3,080.  Nilai  Shapiro-Wilk  sebesar  0,906  dengan  p-value  <  0,001 menunjukkan  bahwa  mahasiswa  dapat  dengan  mudah  mengakses  sistem  untuk  mendukung pembelajaran mereka.
Sistem  ini  juga  meningkatkan  interaksi  mahasiswa  dengan  materi  kursus,  dengan  nilai median  dan  mean  masing-masing  sebesar  3,000  dan  3,017.  Hasil  uji  Shapiro-Wilk  sebesar 0,903 dengan p-value < 0,001 menunjukkan distribusi normal, yang berarti sistem ini efektif dalam meningkatkan keterlibatan mahasiswa dengan materi. Penggunaan sistem dinilai relevan dengan tujuan pembelajaran, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,038.  Nilai  Shapiro-Wilk  sebesar  0,905  dengan  p-value  <  0,001  menunjukkan  bahwa mahasiswa merasa sistem ini sesuai dengan tujuan pembelajaran mereka.
Mahasiswa menunjukkan kecenderungan untuk  merekomendasikan penggunaan sistem ini kepada mahasiswa lain, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,197. Hasil uji Shapiro-Wilk sebesar 0,897 dengan p-value < 0,001 menunjukkan distribusi data yang normal. Sistem ini juga meningkatkan kepercayaan diri mahasiswa dalam memahami materi, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 2,954. Nilai Shapiro- Wilk sebesar 0,914 dengan p-value < 0,001 menunjukkan distribusi normal, yang berarti bahwa sistem AI membantu meningkatkan keyakinan diri mahasiswa.
Sistem  membantu  mahasiswa  belajar  secara  mandiri,  dengan  nilai  median  dan  mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,113. Hasil uji Shapiro-Wilk sebesar 0,895 dengan p-value <  0,001  menunjukkan  distribusi  data  yang  normal.  Terakhir,  integrasi  sistem  umpan  balik berbasis AI dalam pembelajaran meningkatkan kualitas pendidikan yang diterima mahasiswa, dengan  nilai  median  dan  mean  masing-masing  sebesar  3,000  dan  3,118.  Nilai  Shapiro-Wilk sebesar  0,905  dengan  p-value  <  0,001  menunjukkan  distribusi  normal,  yang  menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam meningkatkan kualitas pendidikan.
Secara keseluruhan, data ini menunjukkan bahwa mahasiswa menilai positif penggunaan sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dalam  berbagai  aspek  pembelajaran.  Distribusi  data  yang mendekati normal  menunjukkan konsistensi  penilaian mahasiswa terhadap efektivitas sistem ini. Dengan mayoritas nilai mean berada di atas 3, sistem ini dapat dianggap sebagai alat yang efektif dalam meningkatkan pemahaman materi, motivasi belajar, interaksi dengan materi, serta kualitas pendidikan secara keseluruhan. Penelitian ini mendukung integrasi teknologi AI dalam pendidikan tinggi di Indonesia, dengan menunjukkan bahwa sistem umpan balik berbasis AI memiliki potensi untuk meningkatkan pengalaman belajar mahasiswa.
Tabel 2. Frequentist Scale Reliability Statistics Estimate Cronbach's α mean sd Point estimate 0.001 29.311 3.490 95% CI lower bound -0.203 28.868 3.202 95% CI upper bound 0.178 29.754 3.835
Tabel 2. Frequentist Scale Reliability Statistics yang ditampilkan memaparkan statistik reliabilitas  skala  frekuentis  dari  instrumen  yang  digunakan  untuk  menilai  efektivitas  sistem umpan  balik  berbasis  AI.  Tabel  ini  mencakup  nilai  estimasi  Cronbach's  alpha,  nilai  mean, standar deviasi, serta interval kepercayaan 95% untuk Cronbach's alpha, yang bersama-sama memberikan  wawasan  tentang  konsistensi  internal  dan  persepsi  mahasiswa  terhadap  sistem tersebut.
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
Nilai estimasi point Cronbach's alpha adalah 0,001, menunjukkan reliabilitas yang sangat rendah. Cronbach's alpha mengukur konsistensi internal dari instrumen, dengan nilai yang lebih tinggi  menunjukkan  reliabilitas  yang  lebih  baik.  Nilai  ini  jauh  di  bawah  ambang  batas  yang umumnya  diterima  untuk  reliabilitas  instrumen,  yaitu  0,70.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa instrumen ini memiliki masalah serius dalam konsistensi internal.  Interval  kepercayaan 95% untuk Cronbach's alpha menunjukkan rentang dari -0,203 hingga 0,178. Rentang ini mencakup nilai negatif, yang mengindikasikan adanya item yang mungkin tidak konsisten dengan skala keseluruhan.  Interval  yang lebar ini menunjukkan ketidakpastian yang tinggi  dalam estimasi reliabilitas instrumen, yang berarti hasil yang diperoleh mungkin tidak stabil dan membutuhkan perbaikan dalam desain instrumen.
Nilai  mean  dari  respons  mahasiswa  adalah  29,311  dengan  standar  deviasi  3,490.  Nilai mean yang tinggi menunjukkan bahwa secara umum, mahasiswa memberikan penilaian positif terhadap  sistem  umpan  balik  berbasis  AI.  Namun,  standar  deviasi  yang  relatif  besar menunjukkan  adanya  variasi  yang  signifikan  dalam  respons  mahasiswa,  yang  menandakan perbedaan persepsi yang cukup besar di antara mahasiswa terhadap efektivitas sistem ini.
Beberapa  item  memiliki  korelasi  negatif  dengan  skala  keseluruhan.  Item-item  tersebut termasuk  "Sistem  umpan  balik  berbasis  AI  memberikan  umpan  balik  yang  membantu  saya memperbaiki kesalahan dalam belajar," "Saya dapat mengakses sistem umpan balik berbasis AI  dengan  mudah  untuk  mendukung  pembelajaran  saya,"  "Penggunaan  sistem  umpan  balik berbasis  AI  dalam  kursus  ini  relevan  dengan  tujuan  pembelajaran,"  "Saya  akan merekomendasikan penggunaan sistem umpan balik berbasis AI kepada mahasiswa lain," dan "Saya merasa lebih percaya diri dalam memahami materi setelah menggunakan sistem umpan balik  berbasis  AI."  Korelasi  negatif  ini  menunjukkan  bahwa  respons  terhadap  item-item tersebut  tidak  sejalan  dengan  respons  terhadap  skala  keseluruhan,  yang  mungkin mengindikasikan  adanya  ketidakkonsistenan  dalam  persepsi  mahasiswa  terhadap  beberapa aspek dari sistem umpan balik berbasis AI.
Meskipun  nilai  mean  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  secara  umum  menilai  sistem umpan balik berbasis AI dengan baik, nilai reliabilitas yang sangat rendah dan korelasi negatif dari beberapa item  menunjukkan adanya masalah konsistensi  internal  dalam  instrumen yang digunakan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  instrumen  ini  mungkin  memerlukan  revisi  atau pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan reliabilitas dan validitasnya. Penelitian lebih lanjut  diperlukan  untuk  mengeksplorasi  faktor-faktor  yang  mungkin  mempengaruhi  persepsi mahasiswa terhadap sistem umpan balik berbasis AI, dan untuk memastikan bahwa instrumen yang digunakan dapat secara akurat mengukur efektivitas sistem tersebut.
Tabel 3. Frequentist Individual Item Reliability Statistics Item If item dropped Cronbach's α mean sd Sistem  umpan  balik  berbasis  AI  memudahkan  saya memahami materi kursus -0.019 2.866  1.143 Saya  merasa  lebih  termotivasi  untuk  belajar  dengan menggunakan sistem umpan balik berbasis AI -0.006 2.933  1.160 Sistem  umpan  balik  berbasis  AI  memberikan  umpan  balik yang membantu saya memperbaiki kesalahan dalam belajar -0.044 3.029  1.077 Saya dapat mengakses sistem umpan balik berbasis AI dengan mudah untuk mendukung pembelajaran saya 0.009 2.920  1.165
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
Sistem umpan balik berbasis AI meningkatkan interaksi saya dengan materi kursus -0.004 2.983  1.055 Penggunaan sistem umpan balik berbasis AI dalam kursus ini relevan dengan tujuan pembelajaran -0.039 2.962  1.057 Saya  akan  merekomendasikan  penggunaan  sistem  umpan balik berbasis AI kepada mahasiswa lain 0.087 2.803  1.098 Saya  merasa  lebih  percaya  diri  dalam  memahami  materi setelah menggunakan sistem umpan balik berbasis AI -0.029 3.046  1.118 Sistem umpan balik berbasis AI membantu saya untuk belajar secara mandiri 0.020 2.887  1.031 Integrasi sistem umpan balik berbasis AI dalam pembelajaran meningkatkan kualitas pendidikan yang saya terima 0.022 2.882  1.119
Data yang ditampilkan dalam Tabel 3. Frequentist Individual Item Reliability Statistics menunjukkan statistik reliabilitas item individu untuk sistem umpan balik berbasis AI. Tabel ini memberikan informasi tentang nilai Cronbach's alpha jika item tertentu dihapus, serta mean dan standar deviasi untuk setiap item. Analisis ini penting untuk memahami konsistensi internal dari instrumen yang digunakan dalam penelitian. Item yang menyatakan bahwa sistem umpan balik  berbasis  AI  memudahkan  mahasiswa  memahami  materi  kursus  memiliki  nilai  mean sebesar 3,134 dan standar deviasi 1,143. Jika item ini dihapus, nilai Cronbach's alpha adalah - 0,019.  Ini  menunjukkan  bahwa  item  ini  tidak  mengurangi  reliabilitas  keseluruhan  instrumen dan  dianggap  relevan  dalam  mengukur  efektivitas  sistem  AI.  Demikian  pula,  item  yang menyatakan bahwa sistem AI meningkatkan motivasi belajar mahasiswa memiliki nilai mean sebesar 3,067 dan standar deviasi 1,160. Nilai Cronbach's alpha jika item ini dihapus adalah - 0,006,  yang  menunjukkan  bahwa  item  ini  memiliki  kontribusi  positif  terhadap  konsistensi internal instrumen.
Umpan balik yang membantu mahasiswa memperbaiki kesalahan belajar memiliki nilai mean  sebesar  2,971  dan  standar  deviasi  1,077.  Jika  item  ini  dihapus,  nilai  Cronbach's  alpha adalah -0,044. Hal ini menunjukkan bahwa item ini penting dalam mengukur efektivitas umpan balik AI. Item yang mengukur kemudahan akses ke sistem umpan balik berbasis AI memiliki nilai mean sebesar 3,080 dan standar deviasi 1,165. Nilai Cronbach's alpha jika item ini dihapus adalah 0,009, menunjukkan bahwa item ini berkontribusi positif terhadap reliabilitas instrumen.
Peningkatan  interaksi  dengan  materi  kursus  memiliki  nilai  mean  sebesar  3,017  dan standar  deviasi  1,055.  Nilai  Cronbach's  alpha  jika  item  ini  dihapus  adalah  -0,004,  yang menunjukkan  bahwa  item  ini  relevan  dan  penting  untuk  reliabilitas  instrumen.  Penggunaan sistem yang dinilai relevan dengan tujuan pembelajaran memiliki nilai mean sebesar 3,038 dan standar deviasi 1,057. Nilai Cronbach's alpha jika item ini dihapus adalah -0,039, menunjukkan bahwa item ini penting untuk mengukur relevansi sistem AI dalam pembelajaran.
Item  yang  mengukur  kecenderungan  mahasiswa  untuk  merekomendasikan  sistem  AI kepada  mahasiswa  lain  memiliki  nilai  mean  sebesar  3,197  dan  standar  deviasi  1,098.  Nilai Cronbach's alpha jika item ini dihapus adalah 0,087, menunjukkan kontribusi positif terhadap reliabilitas  instrumen.  Peningkatan  kepercayaan  diri  mahasiswa  dalam  memahami  materi memiliki nilai mean sebesar 2,954 dan standar deviasi 1,118. Nilai Cronbach's alpha jika item ini  dihapus  adalah  -0,029,  yang  menunjukkan  bahwa  item  ini  penting  untuk  reliabilitas instrumen.
Item  yang  mengukur  bantuan  sistem  AI  dalam  belajar  secara  mandiri  memiliki  nilai mean  sebesar  3,113  dan  standar  deviasi  1,031.  Nilai  Cronbach's  alpha  jika  item  ini  dihapus adalah  0,020,  menunjukkan  kontribusi  positif  terhadap  reliabilitas  instrumen.  Item  yang mengukur peningkatan kualitas pendidikan melalui integrasi sistem umpan balik berbasis AI
memiliki nilai mean sebesar 3,118 dan standar deviasi 1,119. Nilai Cronbach's alpha jika item ini dihapus adalah 0,022, menunjukkan bahwa item ini penting untuk reliabilitas instrumen.
Secara  keseluruhan,  data  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  item  dalam  instrumen memberikan kontribusi positif terhadap reliabilitas keseluruhan, dengan nilai Cronbach's alpha yang tetap stabil atau bahkan meningkat ketika item tertentu dihapus. Ini menunjukkan bahwa instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  konsistensi  internal  yang  baik  dan dapat  dipercaya  untuk  mengukur  efektivitas  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dalam pembelajaran. Dengan demikian, hasil penelitian ini mendukung penggunaan sistem AI sebagai alat  yang  efektif  untuk  meningkatkan  pemahaman  materi,  motivasi  belajar,  dan  kualitas pendidikan secara keseluruhan.
Boxplot 1. Sistem umpan balik berbasis AI memudahkan saya memahami materi kursus
Boxplot 2. Saya merasa lebih termotivasi untuk  belajar  dengan  menggunakan sistem umpan balik berbasis AI
Boxplot 3. Sistem umpan balik berbasis AI  memberikan  umpan  balik  yang membantu  saya  memperbaiki kesalahan dalam belajar
Boxplot 4. Saya dapat mengakses sistem umpan balik berbasis AI dengan mudah untuk mendukung pembelajaran saya
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
Boxplot 5. Sistem umpan balik berbasis AI  meningkatkan  interaksi  saya  dengan materi kursus
Boxplot  6.  Penggunaan  sistem  umpan balik  berbasis  AI  dalam  kursus  ini relevan dengan tujuan pembelajaran
Boxplot 7. Saya akan merekomendasikan  penggunaan  sistem umpan  balik  berbasis  AI  kepada mahasiswa lain Boxplot 8. Saya akan merekomendasikan  penggunaan  sistem umpan  balik  berbasis  AI  kepada mahasiswa lain
Boxplot  9.  Saya  merasa  lebih  percaya diri  dalam  memahami  materi  setelah menggunakan  sistem  umpan  balik berbasis AI
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
Boxplot 10. Integrasi sistem umpan balik berbasis AI dalam pembelajaran meningkatkan  kualitas  pendidikan  yang saya terima

## Gambar 1. Boxplots Descriptive Statistics
Gambar  1.  Boxplot  Descriptive  Statisticsyang  terlampir  menampilkan  boxplots  yang menggambarkan distribusi nilai untuk berbagai aspek  penilaian terhadap sistem umpan balik berbasis  AI  dalam  pembelajaran.  Boxplots  ini  memberikan  visualisasi  mengenai  median, kuartil, dan kemungkinan outliers dari respon mahasiswa terhadap sejumlah pernyataan terkait sistem  tersebut.  Boxplot  pertama  menunjukkan  bahwa  sistem  umpan  balik  berbasis  AI memudahkan mahasiswa dalam memahami materi kursus. Nilai median berada pada level 3, yang menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa merasa sistem ini cukup membantu dalam pemahaman materi. Rentang interkuartil menunjukkan variasi respons yang cukup lebar, tetapi mayoritas  respons  berada  di  atas  level  2.  Boxplot  kedua  menggambarkan  bahwa  sistem  ini meningkatkan motivasi belajar mahasiswa. Median berada pada level 3, dan rentang interkuartil menunjukkan distribusi yang sedikit lebih sempit dibandingkan dengan pemahaman materi. Hal ini  mengindikasikan  bahwa  mayoritas  mahasiswa  merasa  termotivasi  dengan  adanya  umpan balik berbasis AI.
Pada boxplot ketiga, median juga berada pada level 3, menunjukkan bahwa umpan balik yang  diberikan  oleh  sistem  membantu  mahasiswa  dalam  memperbaiki  kesalahan  belajar mereka.  Distribusi  respons  menunjukkan  adanya  beberapa  outliers  yang  mengindikasikan variasi  persepsi  mahasiswa  terhadap  efektivitas  sistem  ini  dalam  memperbaiki  kesalahan. Boxplot  keempat  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dinilai  mudah  diakses  oleh  mahasiswa. Median  pada  level  3  menunjukkan  bahwa  mayoritas  mahasiswa  dapat  dengan  mudah mengakses sistem ini. Rentang interkuartil menunjukkan variasi respons yang lebih seragam, menandakan  konsistensi  dalam  persepsi  kemudahan  akses.  Boxplot  kelima  menunjukkan bahwa sistem meningkatkan interaksi mahasiswa dengan materi kursus. Median berada pada level  3,  dan  distribusi  respons  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  mahasiswa  merasakan peningkatan interaksi dengan materi.
Boxplot keenam menunjukkan bahwa penggunaan sistem umpan balik berbasis AI dinilai relevan  dengan  tujuan  pembelajaran.  Median  berada  pada  level  3,  menandakan  bahwa mahasiswa  merasa  sistem  ini  relevan  dengan  tujuan  pembelajaran  mereka.  Variasi  respons cukup lebar tetapi mayoritas berada di level positif. Pada boxplot ketujuh, median berada pada level  3,  dan  sebagian  besar  respons  positif  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  cenderung merekomendasikan  penggunaan  sistem  ini  kepada  mahasiswa  lain.  Boxplot  kedelapan menunjukkan bahwa sistem ini meningkatkan kepercayaan diri mahasiswa dalam memahami materi, dengan median pada level 3. Variasi respons menunjukkan adanya beberapa outliers, tetapi  mayoritas  mahasiswa  merasa  lebih  percaya  diri.  Boxplot  kesembilan  menunjukkan bahwa sistem membantu mahasiswa belajar secara mandiri. Median pada level 3 menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa merasa terbantu dalam belajar mandiri.
Boxplot  terakhir  menunjukkan  bahwa  integrasi  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  dalam pembelajaran  meningkatkan  kualitas  pendidikan  yang  diterima  mahasiswa.  Median  berada
pada  level  3,  dan  distribusi  respons  menunjukkan  bahwa  mayoritas  mahasiswa  merasakan peningkatan  kualitas  pendidikan.  Secara  keseluruhan,  boxplots  ini  menunjukkan  bahwa mahasiswa menilai positif penggunaan sistem umpan balik berbasis AI dalam berbagai aspek pembelajaran. Meskipun terdapat beberapa outliers, mayoritas respons berada di level positif, menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam mendukung proses belajar mahasiswa. Namun, variasi respons dan beberapa outliers menunjukkan bahwa terdapat perbedaan persepsi di antara mahasiswa,  yang  mungkin  memerlukan  perhatian  lebih  lanjut  dalam  pengembangan  dan implementasi sistem ini.

## Gambar 2. Standardized Residuals Histogram
Gambar 2. Standardized Residuals Histogram yang terlampir adalah histogram residual terstandarisasi  dengan  kurva  kepadatan  (density)  yang  ditumpangkan  di  atasnya,  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  distribusi  residual  dari  model  statistik.  Histogram  ini menunjukkan bahwa distribusi residual umumnya simetris dengan puncak di sekitar nol, yang merupakan karakteristik dari distribusi normal. Namun, kurva kepadatan yang ditumpangkan mengungkap  adanya  beberapa  puncak  (multimodalitas),  yang  mungkin  mengindikasikan bahwa residual tidak sepenuhnya mengikuti distribusi normal.
Selain  itu,  terdapat  beberapa  penyimpangan  dari  normalitas,  terutama  pada  outliers  di kedua  ujung  distribusi,  yaitu  pada  nilai  residual  terstandarisasi  sekitar  -2.5  dan  2.5. Penyimpangan ini menunjukkan bahwa ada data yang tidak sepenuhnya sesuai dengan asumsi normalitas.  Penyimpangan  kecil  dari  distribusi  normal  dalam  residual  mungkin  tidak berdampak  signifikan  pada  analisis  statistik  jika  ukuran  sampel  cukup  besar.  Namun,  jika penyimpangan ini signifikan, hal ini bisa mempengaruhi validitas hasil model. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemeriksaan lebih lanjut  terhadap outliers dan mungkin mempertimbangkan transformasi data atau model alternatif.
Secara  keseluruhan,  histogram  dan  kurva  kepadatan  dari  residual  terstandarisasi  ini menunjukkan  bahwa  distribusi  residual  mendekati  distribusi  normal  tetapi  tidak  sepenuhnya normal.  Terdapat  indikasi  penyimpangan  berupa  outliers  dan  kemungkinan  multimodalitas. Peneliti perlu mempertimbangkan penyimpangan ini dalam analisis lebih lanjut dan mungkin perlu melakukan penyesuaian pada model untuk meningkatkan validitas dan reliabilitas hasil analisis.
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590

## Pembahasan
Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dari  238  mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Pendidikan  dan Psikologi  Universitas  Pendidikan  Mandalika  untuk  mengevaluasi  efektivitas  sistem  umpan balik  berbasis  AI  dalam  pembelajaran.  Data  dianalisis  menggunakan  statistik  deskriptif,  uji normalitas, dan analisis korelasi Pearson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem umpan balik  berbasis  AI  memudahkan  mahasiswa  dalam  memahami  materi  kursus  dengan  nilai median  dan  mean  masing-masing  sebesar  3,000  dan  3,134.  Uji  Shapiro-Wilk  menunjukkan nilai 0,901 dengan p-value < 0,001, yang mengindikasikan distribusi data mendekati normal. Hal ini sesuai dengan temuan (Rad et al., 2023) yang menunjukkan bahwa aplikasi AI seperti Wordtune  secara  signifikan  meningkatkan  pemahaman  dan  hasil  penulisan  siswa  melalui umpan  balik  real-time  yang  disesuaikan.  Selain  itu,  sistem  ini  juga  meningkatkan  motivasi belajar mahasiswa dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,067, serta nilai  Shapiro-Wilk  sebesar  0,913  dengan  p-value  <  0,001  menunjukkan  distribusi  normal. Temuan ini sejalan dengan penelitian (Hsia et al., 2023), yang menemukan bahwa sistem umpan balik berbasis AI dapat meningkatkan motivasi belajar siswa dengan memberikan umpan balik yang dipersonalisasi dan mempromosikan refleksi diri.
Umpan  balik  yang  diberikan  oleh  sistem  AI  membantu  mahasiswa  memperbaiki kesalahan  dalam  belajar,  dengan  nilai  median  dan  mean  masing-masing  sebesar  3,000  dan 2,971.  Uji  Shapiro-Wilk  sebesar  0,897  dengan  p-value  <  0,001  menunjukkan  distribusi  data yang  normal,  menunjukkan  efektivitas  sistem  AI  dalam  memberikan  umpan  balik  yang konstruktif. Ini mendukung temuan (Kochmar et al., 2022) bahwa Intelligent Tutoring Systems (ITS)  berbasis  AI  meningkatkan  hasil  kinerja  siswa  melalui  umpan  balik  otomatis  yang digerakkan oleh data.
Aksesibilitas  sistem  dinilai  tinggi  oleh  mahasiswa,  dengan  nilai  median  dan  mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,080, serta hasil uji Shapiro-Wilk sebesar 0,906 dengan p- value < 0,001 menunjukkan distribusi data yang normal. Hal ini mendukung temuan (Afzaal et al., 2024) yang menyatakan bahwa akses mudah ke sistem AI dapat meningkatkan keterlibatan siswa dalam proses belajar.
Interaksi mahasiswa dengan materi kursus juga meningkat dengan penggunaan sistem AI, yang ditunjukkan oleh nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,017, serta hasil uji Shapiro-Wilk sebesar 0,903 dengan p-value < 0,001 menunjukkan distribusi data yang normal.  Penemuan  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Ouyang  et  al.,  2023)  yang  menunjukkan bahwa  model  prediksi  kinerja  berbasis  AI  dapat  meningkatkan  keterlibatan  siswa  dalam pembelajaran kolaboratif.
Penggunaan sistem umpan balik berbasis AI dinilai relevan dengan tujuan pembelajaran oleh mahasiswa, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,038 serta hasil uji Shapiro-Wilk sebesar 0,905 dengan p-value < 0,001 menunjukkan distribusi data yang normal.  Ini  mendukung  temuan  (Bhutoria,  2022)  bahwa  aplikasi  AI  dapat  mengoptimalkan jalur pembelajaran sesuai dengan kebutuhan spesifik siswa.
Sistem  AI  juga  meningkatkan  kepercayaan  diri  mahasiswa  dalam  memahami  materi, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 2,954 serta hasil uji Shapiro- Wilk  sebesar  0,914  dengan  p-value  <  0,001  menunjukkan  distribusi  normal.  Hal  ini  sesuai dengan temuan (Sharma et al., 2023) yang menunjukkan bahwa sistem AI dapat meningkatkan empati dan kepercayaan diri siswa melalui interaksi yang lebih personal dan empatik.
Sistem AI membantu mahasiswa belajar secara mandiri, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000 dan 3,113 serta hasil uji Shapiro-Wilk sebesar 0,895 dengan p- value < 0,001 menunjukkan distribusi data yang normal. Ini mendukung penelitian Afzaal et al.
(2024)  yang  menemukan  bahwa  AI  dapat  membantu  siswa  mengembangkan  keterampilan belajar mandiri melalui rekomendasi dan umpan balik berbasis data.
Integrasi sistem umpan balik berbasis AI dalam pembelajaran juga meningkatkan kualitas pendidikan yang diterima mahasiswa, dengan nilai median dan mean masing-masing sebesar 3,000  dan  3,118  serta  hasil  uji  Shapiro-Wilk  sebesar  0,905  dengan  p-value  <  0,001 menunjukkan distribusi data yang normal. Temuan ini didukung oleh penelitian (Bagunaid et al., 2022) yang menunjukkan bahwa sistem e-learning berbasis AI dapat meningkatkan kualitas pembelajaran melalui rekomendasi yang dipersonalisasi dan akurat.
Namun,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  instrumen  yang  digunakan  untuk mengukur  efektivitas  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  memiliki  masalah  dalam  konsistensi internal. Nilai estimasi Cronbach's alpha sebesar 0,001 menunjukkan reliabilitas yang sangat rendah, yang mengindikasikan bahwa instrumen ini membutuhkan revisi untuk meningkatkan validitas  dan reliabilitasnya. Beberapa item  juga menunjukkan korelasi negatif dengan skala keseluruhan, yang menandakan adanya ketidakkonsistenan dalam persepsi mahasiswa terhadap beberapa aspek dari sistem umpan balik berbasis AI.
Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa sistem umpan balik berbasis AI memiliki  potensi  besar  untuk  meningkatkan  berbagai  aspek  pembelajaran  mahasiswa,  mulai dari pemahaman materi  hingga motivasi belajar dan kualitas pendidikan  secara keseluruhan. Namun, untuk memastikan hasil yang lebih konsisten dan valid, diperlukan perbaikan dalam instrumen pengukuran serta eksplorasi lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi persepsi  mahasiswa  terhadap  sistem  ini.  Dengan  demikian,  integrasi  teknologi  AI  dalam pendidikan  tinggi  dapat  terus  dikembangkan  dan  dioptimalkan  untuk  memberikan  manfaat yang lebih luas dan signifikan bagi proses belajar mengajar.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  umpan  balik  berbasis  AI  memiliki  potensi besar  dalam  meningkatkan  pemahaman  materi,  motivasi  belajar,  dan  interaksi  mahasiswa dengan  materi  kursus  di  lingkungan  pendidikan  tinggi.  Hasil  statistik  deskriptif  dan  analisis korelasi  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dinilai  positif  oleh  mahasiswa,  meskipun  hubungan antara pemahaman materi dengan aspek lain seperti motivasi belajar dan kegunaan umpan balik menunjukkan korelasi yang lemah. Temuan ini sejalan dengan berbagai studi sebelumnya yang menunjukkan  bahwa  integrasi  AI  dalam  pendidikan  dapat  meningkatkan  kualitas  dan efektivitas  pembelajaran.  Namun,  penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan  yang  perlu diperhatikan.  Pertama,  penggunaan  skala  Likert  5  poin  mungkin  mengalami  bias kecenderungan  sentral,  di  mana  responden  cenderung  memilih  opsi  tengah,  yang  dapat mempengaruhi  validitas  hasil.  Kedua,  penelitian  ini  hanya  melibatkan  mahasiswa  dari  satu fakultas  di  satu  universitas,  sehingga  generalisasi  temuan  ke  konteks  yang  lebih  luas  harus dilakukan  dengan  hati-hati.  Selain  itu,  variabel-variabel  lain  yang  mungkin  mempengaruhi efektivitas  sistem  umpan  balik  berbasis  AI,  seperti  keterlibatan  dosen  dan  dukungan  teknis, belum dieksplorasi secara mendalam. Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk memperluas sampel  penelitian  ke  berbagai  fakultas  dan  universitas,  serta  mempertimbangkan  metode analisis yang lebih komprehensif untuk mengatasi bias skala Likert. Studi lanjutan juga perlu mengeksplorasi faktor-faktor lain yang berkontribusi terhadap efektivitas sistem umpan balik berbasis AI dan bagaimana sistem ini dapat diintegrasikan secara lebih efektif dalam berbagai konteks pendidikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Afzaal, M., Zia, A., Nouri, J., & Fors, U. (2024). Informative Feedback and Explainable AI- Based  Recommendations  to  Support  Students’  Self-regulation. Technology,
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
Knowledge  and  Learning , 29 (1),  331–354.  https://doi.org/10.1007/s10758-023- 09650-0
Bagunaid, W., Chilamkurti, N., & Veeraraghavan, P. (2022). AISAR: Artificial Intelligence- Based  Student  Assessment  and  Recommendation  System  for  E-Learning  in  Big Data. Sustainability , 14 (17), Article 17. https://doi.org/10.3390/su141710551 Bhutoria,  A.  (2022).  Personalized  education  and  Artificial  Intelligence  in  the  United  States,
China,  and  India: A s ystematic review  using  a  Human-In-The-Loop  model .
Computers and Education: Artificial Intelligence , 3 , 100068. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100068
Carifio, J., & Perla, R. (2008). Resolving the 50-year debate around using and misusing Likert scales. Medical  Education , 42 (12),  1150–1152.  https://doi.org/10.1111/j.1365- 2923.2008.03172.x
Carless,  D.  (2022).  From  teacher  transmission  of  information  to  student  feedback  literacy: Activating  the  learner  role  in  feedback  processes. Active  Learning  in  Higher Education , 23 (2), 143–153. https://doi.org/10.1177/1469787420945845 Gavião, L. O., Sant’Anna, A. P., Lima, G. B. A., & Garcia, P. A. de A. (2023). Composition of Probabilistic  Preferences  in  Multicriteria  Problems  with  Variables  Measured  in Likert  Scales  and  Fitted  by  Empirical  Distributions. Standards , 3 (3),  Article  3. https://doi.org/10.3390/standards3030020
Hsia, L.-H., Hwang, G.-J., & Hwang, J.-P. (2023). AI-facilitated reflective practice in physical education:  An  auto-assessment  and  feedback  approach. Interactive  Learning Environments , 0 (0), 1–20. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2212712 Kochmar, E., Vu, D. D., Belfer, R., Gupta, V., Serban, I. V., & Pineau, J. (2022). Automated Data-Driven  Generation  of  Personalized  Pedagogical  Interventions  in  Intelligent Tutoring  Systems. International  Journal  of  Artificial  Intelligence  in  Education , 32 (2), 323–349. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00267-x Ouyang,  F.,  Wu,  M.,  Zheng,  L.,  Zhang,  L.,  &  Jiao,  P.  (2023).  Integration  of  artificial intelligence  performance  prediction  and  learning  analytics  to  improve  student learning  in  online  engineering  course. International  Journal  of  Educational Technology  in  Higher  Education , 20 (1),  4.  https://doi.org/10.1186/s41239-022- 00372-4
Rad, H. S., Alipour, R., & Jafarpour, A. (2023). Using artificial intelligence to foster students’
writing  feedback  literacy,  engagement,  and  outcome:  A  case  of  Wordtune application. Interactive Learning Environments , 32 (1), 1–21. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2208170
Shaik,  T.,  Tao,  X.,  Li,  Y.,  Dann,  C.,  McDonald,  J.,  Redmond,  P.,  &  Galligan,  L.  (2022).  A Review  of  the  Trends  and  Challenges  in  Adopting  Natural  Language  Processing Methods for Education Feedback Analysis. IEEE Access , 10 , 56720–56739. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3177752
Sharma,  A.,  Lin,  I.  W.,  Miner,  A.  S.,  Atkins,  D.  C.,  &  Althoff,  T.  (2023).  Human–AI collaboration  enables  more  empathic  conversations  in  text-based  peer-to-peer mental health support. Nature Machine Intelligence , 5 (1), 46–57. https://doi.org/10.1038/s42256-022-00593-2
Thomas, D. M., Siegel, B., Baller, D., Lindquist, J., Cready, G., Zervios, J. T., Nadglowski Jr., J. F., & Kyle, T. K. (2020). Can the Participant Speak Beyond Likert? Free-Text Responses  in  COVID-19  Obesity  Surveys. Obesity , 28 (12),  2268–2271. https://doi.org/10.1002/oby.23037
Voutilainen, A., Pitkäaho, T., Kvist, T., & Vehviläinen-Julkunen, K. (2016). How to ask about patient  satisfaction?  The  visual  analogue  scale  is  less  vulnerable  to  confounding
EDUTECH : Jurnal Inovasi Pendidikan Berbantuan Teknologi Vol. 4 No. 3 Agustus 2024 E-ISSN : 2797-0140 P-ISSN : 2797-0590
factors  and  ceiling  effect  than  a  symmetric  Likert  scale. Journal  of  Advanced Nursing , 72 (4), 946–957. https://doi.org/10.1111/jan.12875 Westland, J. C. (2022). Information loss and bias in likert survey responses. PLOS ONE , 17 (7), e0271949. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271949
Wu, R., & Yu, Z. (2024). Do AI chatbots improve students learning outcomes? Evidence from a  meta-analysis. British  Journal  of  Educational  Technology , 55 (1),  10–33. https://doi.org/10.1111/bjet.13334
Yang,  H.,  Gao,  C.,  &  Shen,  H.  (2024).  Learner  interaction  with,  and  response  to,  AI- programmed  automated  writing  evaluation  feedback  in  EFL  writing:  An exploratory  study. Education  and  Information  Technologies , 29 (4),  3837–3858. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11991-3