Dosen Universitas Bung Hatta Kembangkan Aplikasi Penilaian Esai Berbasis AI

Dosen Universitas Bung Hatta mengembangkan prototipe aplikasi Automated Essay Scoring (AES) berbasis Artificial Intelligence (AI) untuk meningkatkan efisiensi dan objektivitas penilaian pembelajaran di perguruan tinggi.

Penelitian berjudul “Pengembangan Aplikasi Automated Essay Scoring Berbasis Artificial Intelligence untuk Meningkatkan Efisiensi dan Objektivitas Penilaian Pembelajaran” tersebut diketuai Ade Fitri Rahmadani, S.Pd., M.Pd.T., dengan anggota tim dosen Dr. Karmila Suryani, M.Kom., Dr. Khairudin, M.Si., dan Apriyanti Rahmalia, S.Si., M.Pd. Penelitian ini juga melibatkan dua mahasiswa, yakni Rafki Januar Firmansyah dan Rava Yuuki Hertama. Penelitian didanai melalui Program Penelitian Dana Internal Universitas Bung Hatta Tahun 2026.

Ketua tim peneliti, Ade Fitri Rahmadani, menjelaskan perkembangan teknologi digital mendorong pemanfaatan kecerdasan buatan dalam berbagai aspek pembelajaran, termasuk evaluasi hasil belajar. Salah satu tantangan yang ingin dijawab melalui penelitian ini adalah proses penilaian esai secara manual yang membutuhkan waktu relatif lama dan berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam pemberian skor.

“Tes esai memiliki peran penting dalam mengukur kemampuan berpikir tingkat tinggi mahasiswa karena memberikan ruang bagi mereka untuk menyampaikan pemahaman, menyusun argumentasi, serta mengintegrasikan berbagai konsep. Namun, proses penilaiannya membutuhkan waktu dan konsistensi yang tinggi dari dosen,” jelasnya dosen PTIK Universitas Bung Hatta ini.

Melalui teknologi Automated Essay Scoring, jawaban esai mahasiswa dianalisis dengan pendekatan kecerdasan buatan dan Natural Language Processing (NLP). Sistem tersebut dirancang untuk membantu proses penilaian dengan mempertimbangkan aspek bahasa, struktur, dan kesesuaian isi jawaban sehingga dapat mendukung dosen dalam melakukan evaluasi secara lebih efisien.

Penelitian ini secara khusus berupaya menjawab kebutuhan pengembangan AES yang sesuai dengan konteks pendidikan tinggi di Indonesia. Selama ini, pengembangan sistem AES masih banyak berfokus pada teks berbahasa Inggris dan konteks pendidikan di negara maju. Sementara itu, pengembangan sistem yang dapat digunakan secara langsung dalam pembelajaran perguruan tinggi di Indonesia, khususnya untuk bahasa Indonesia, masih memiliki ruang yang cukup luas untuk dikembangkan.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis kebutuhan terhadap aplikasi memperoleh persentase 85,50 persen dengan kategori sangat dibutuhkan. Sementara itu, validasi ahli menghasilkan nilai Aiken’s V sebesar 0,88 untuk aspek materi dan 0,88 untuk aspek media. Hasil uji kepraktisan terhadap 30 mahasiswa juga memperoleh nilai 94,67 persen dengan kategori sangat praktis.

Dari penelitian tersebut, tim telah menghasilkan beberapa luaran utama, yaitu prototipe aplikasi Automated Essay Scoring, Rencana Pembelajaran Semester (RPS) mata kuliah Evaluasi Pembelajaran Komputer, serta artikel ilmiah yang akan diterbitkan pada jurnal terakreditasi SINTA 3.

Ade Fitri Rahmadani menegaskan hasil penelitian tersebut merupakan bukti awal terhadap kelayakan produk yang dikembangkan. Meskipun validitas berdasarkan penilaian ahli dan kepraktisan aplikasi telah menunjukkan hasil positif, penelitian ini belum sampai pada tahap pembuktian akurasi algoritma dan efektivitas aplikasi dalam meningkatkan efisiensi penilaian secara empiris.

“Karena itu, hasil penelitian ini menjadi dasar untuk pengembangan berikutnya. Pengujian akurasi algoritma dan efektivitas aplikasi dalam kondisi pembelajaran yang sesungguhnya masih perlu dilakukan agar sistem dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang semakin andal dan sesuai dengan kebutuhan dosen,” ujarnya.

Pengembangan aplikasi Automated Essay Scoring tersebut menunjukkan komitmen Universitas Bung Hatta dalam mendorong riset dan inovasi yang relevan dengan transformasi digital pendidikan. Keterlibatan dosen dan mahasiswa dalam penelitian juga menjadi bagian dari upaya membangun ekosistem riset yang menghasilkan produk teknologi sekaligus memberikan pengalaman penelitian aplikatif bagi mahasiswa.

Penelitian ini berkontribusi terhadap pencapaian SDG 4 (Pendidikan Bermutu), SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur), dan SDG 17 (Kemitraan untuk Mencapai Tujuan) melalui pengembangan teknologi yang mendukung proses evaluasi pembelajaran.