BINUS University menghadirkan “Student Journey AI", yakni rangkaian solusi kecerdasan buatan yang dibangun di atas Microsoft Azure. Solusi ini hadir di empat momen kunci dalam perjalanan pendidikan seorang mahasiswa, yakni saat mendaftar, belajar, mencari dukungan literasi, dan menyiapkan karier. Benang merahnya satu: teknologi membantu percepatan proses, tetapi manusia yang tetap memegang kendalinya.
“Kami tidak ingin menghadirkan AI sekadar sebagai fitur teknologi, tetapi sebagai bagian dari ekosistem pembelajaran yang mendampingi mahasiswa sejak proses awal pendaftaran, menjalani perkuliahan, mengakses pengetahuan, hingga mempersiapkan karier. Melalui kolaborasi dengan Microsoft, BINUS menghadirkan pengalaman yang lebih cepat, relevan, dan personal, dengan tetap memastikan bahwa keputusan penting berada di tangan mahasiswa, dosen, dan tenaga kependidikan,” ujar Stephen Wahyudi Santoso, President of BINUS Higher Education, dikutip Selasa (18/8/2026).
Baca Juga: BCA dan Pegadaian Luncurkan Layanan Tabungan Emas di myBCA sebagai Solusi Investasi Emas Digital
Perjalanan dimulai di gerbang pendaftaran. Setiap calon mahasiswa mengunggah foto sebagai identitas, lalu mengikuti Tes Potensi Keberhasilan Studi (TPKS). Dulu, setiap identitas diverifikasi secara manual selama 8–10 menit. Untuk memeriksa 30–40 orang saja, staf bisa menghabiskan hampir satu hari kerja penuh, proses manual ini juga membuka celah bagi praktik joki ujian (impersonation).
Kini, BINUS menggunakan AI Face Recognition dengan liveness detection dan face comparison. Foto yang diambil langsung dari perangkat peserta dibandingkan secara real-time dengan data referensi, memastikan orang yang hadir benar-benar mahasiswa yang terdaftar. Sistem ini berjalan di atas layanan Azure dan mampu menangani hingga 750 transaksi per detik. Implementasi ini kini mendukung proses verifikasi identitas bagi lebih dari 7.500 calon mahasiswa di berbagai kampus BINUS, termasuk Jakarta, Tangerang, Bekasi, Bandung, Semarang, Malang, dan Medan.
Dampaknya terasa langsung. Waktu verifikasi identitas yang dulu memakan sekitar 10 menit kini selesai dalam kurang dari 3 detik; sebuah peningkatan efisiensi proses hingga 95% dibandingkan cara manual. Kebutuhan intervensi manual pun berkurang lebih dari 90%, sementara tingkat keberhasilan verifikasi menembus lebih dari 90% pada percobaan pertama. Secara keseluruhan, otomatisasi ini menghasilkan estimasi efisiensi biaya operasional sekitar Rp195 juta (± USD 12.000) per tahun.
Kembalinya Waktu Dosen untuk Lebih Fokus Mengajar
Setelah resmi menjadi mahasiswa, perjalanan berlanjut ke ruang kelas; yang kini banyak berlangsung secara digital. Forum diskusi online menjadi jantung interaksi antara dosen dan mahasiswa. AI Forum Summary yang ditenagai Azure OpenAI akan merangkum diskusi panjang menjadi poin-poin utama sesuai ketentuan yang dipilih dosen. Yang paling penting, dosen tetap mendapatkan akses untuk mengedit dan memverifikasi setiap ringkasan sebelum dipublikasikan kepada mahasiswa. Inilah pendekatan human-in-the-loop di mana AI mempercepat proses, tetapi keputusan akhir tetap di tangan manusia atau pendidik.
Kemudahan Mencari Dukungan Literasi bagi Mahasiswa
Di tengah masa studi, setiap mahasiswa membutuhkan referensi seperti buku, jurnal, tesis, atau artikel untuk mengerjakan tugas dan riset. Dulu, mereka harus mengetik kata kunci di perpustakaan digital, lalu memilah satu per satu hasil pencarian untuk menemukan hasil yang relevan. Melelahkan, terutama bagi mahasiswa yang sedang mendalami bidang baru.
Kini, layanan perpustakaan digital (LKC) BINUS berubah dari alat sekadar pencarian menjadi pemberian rekomendasi yang personal. Dibangun dengan Azure AI, Azure Machine Learning, dan vector database, sistem memahami konteks akademik setiap mahasiswa (jurusan, mata kuliah, hingga riwayat baca) dan merekomendasikan koleksi paling relevan begitu mahasiswa membuka aplikasi. Sistem ini dirancang untuk melayani lebih dari 2.000 pengguna secara bersamaan.
Melalui implementasi ini, BINUS menargetkan kenaikan traffic LKC sebesar 8–12%, sementara akses terhadap koleksi digital diharapkan meningkat 12–18%. Click-Through Rate rekomendasi ditargetkan berada di kisaran 8–12%, dengan tingkat kepuasan pengguna yang diharapkan menembus di atas 70%.
