PERBANDINGAN SISTEM KERJA KECERDASAN BUATAN DAN KEMAMPUAN BERPIKIR ANALITIS MANUSIA: SEBUAH TINJAUAN KONSEPTUAL
Keywords:
Kecerdasan buatan, berpikir analitis, ilmu kognitif, sinergi manusia-AIAbstract
Penelitian konseptual ini bertujuan untuk menganalisis secara mendasar perbedaan, persamaan, kekuatan, dan kelemahan struktural antara sistem kerja kecerdasan buatan (AI) modern dengan kemampuan berpikir analitis manusia, serta mengeksplorasi model sinergi keduanya. Menggunakan metode studi literatur sistematis dan analisis komparatif konstan terhadap teori kognitif, ilmu komputer, dan filsafat pikiran, penelitian ini membandingkan kedua sistem pada tujuh dimensi utama: pemrosesan informasi, struktur pengetahuan, penalaran, penanganan ambiguitas, kreativitas, objektivitas, serta kapasitas kognitif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI unggul pada pemrosesan data masif, kecepatan komputasi, dan konsistensi operasional, namun secara struktural tidak memiliki pemahaman semantik, kesadaran subjektif, maupun penalaran kausal mendalam. Sebaliknya, manusia memiliki keunggulan pada pemahaman konteks holistik, penalaran kausal, pertimbangan nilai etis, dan kemampuan beradaptasi, namun terbatas oleh kapasitas memori kerja dan bias kognitif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa hubungan keduanya bersifat komplementer. AI berfungsi sebagai alat augmentasi kognitif yang meningkatkan kapasitas berpikir, sedangkan manusia berperan sebagai pengarah tujuan, penafsir makna, dan penanggung jawab etis atas keputusan.
References
Agus Wardhono, D. (2026). Semantics for Higher Education.
Bell, R., & Longshore, R. (2026). Baselining Large Language Model Performance in Systems Engineering Using SysEngBench. Systems Engineering, 1–20. https://doi.org/10.1002/sys.70067
Chen, L., Zhang, Y., Feng, J., Chai, H., Zhang, H., Fan, B., Ma, Y., Zhang, S., Li, N., Liu, T., Sukiennik, N., Zhao, K., Li, Y., Liu, Z., Xu, F., & Li, Y. (2026). AI agent behavioral science. Humanities & Social Sciences Communications, 1–28. https://doi.org/https://doi.org/10.1057/s41599-026-07316-7
Ebert, P. (2018). What we leave behind : reproducibility in chroma n analysis.
Gain, U. (2026). The cognitive function and the framework of the functional hierarchy. Applied Computing and Informatic, 16(1), 81–116. https://doi.org/10.1016/j.aci.2018.03.003
Ivanisenko, T. V, & Demenkov, P. S. (2024). An Accurate and Efficient Approach to Knowledge Extraction from Scientific Publications Using Structured Ontology Models , Graph Neural Networks , and Large Language Models. International Journal of Molecular Sciences, 25, 1–27. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/ijms252111811
Niarchos, V., Chung, D. J. H., Gao, Z., Kvasiuk, Y., Li, T., & Münchmeyer, M. (2025). Theoretical physics benchmark ( TPBench )— a dataset and study of AI reasoning capabilities in theoretical physics Theoretical physics benchmark ( TPBench )— a dataset and study of AI reasoning capabilities in theoretical physics. Machine Learning Science and Technology, 6, 1–45. https://doi.org/https://doi.org/10.1088/2632-2153/adfcb0
Parra, X., Tort-martorell, X., Alvarez-gomez, F., & Ruiz-viñals, C. (2023). Chronological Evolution of the Information ‑ Driven. In Journal of the Knowledge Economy. Springer US. https://doi.org/10.1007/s13132-022-00917-y
Paul, N. (2024). Intuitive analysis : An investigation of Dual Process dynamics for resource allocation decisions in a small business context Intuitive analysis : An investigation of Dual Process dynamics for.
Richie, R. (2021). Similarity Judgment Within and Across Categories : A Comprehensive Model Comparison. Cognitive Science A Multidisciplinary Journal, 45, 1–48. https://doi.org/10.1111/cogs.13030
Schöpfer, C., & Ghaliounghi, J. (2026). Deciding What to Believe or Deciding What to Do ? An Empirical Investigation of the Folk Conception of Critical Thinking. Theoria, 2, 1–16. https://doi.org/10.1111/theo.70095
Telfah, S., Ahmed, S. A., & Elsori, D. H. (2026). A custom-configured large language model for Arabic academic feedback : a case study within the SSDEC curriculum. Frontiers in Education, July, 1–15. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1797327